反转链表

本文详细介绍了链表的反转过程及其实现代码。通过定义新的头部节点和临时存储当前节点的下一个节点,逐步将原链表节点指向新的头部节点,完成链表的反转。

题目描述

输入一个链表,反转链表后,输出链表的所有元素。

首先定义newH=null,*p1=3为头指针。储存下一个节点temp=p1->next;

然后3成为新链表的表尾,指向空,有p1->next=newH,此时,表头为newH,newH=p1,然后处理下一个节点,p1=temp;


这是一步的结果,最终得到


/*
struct ListNode {
	int val;
	struct ListNode *next;
	ListNode(int x) :
			val(x), next(NULL) {
	}
};*/
class Solution {
public:
    ListNode* ReverseList(ListNode* pHead) {
        if(pHead==NULL||pHead->next==NULL)
            return pHead;
        ListNode* p1=pHead;
        ListNode* newH=NULL;
        while(p1)
        {
            ListNode* temp=p1->next;  //临时存放下一个节点
            p1->next=newH;            //链表翻转
            newH=p1;                  //新链表
            p1=temp;
        }
        return newH;

    }
};


胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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