leetcode Linked List Cycle II

本文深入探讨了链表环形检测与交点寻找算法,包括如何判断链表是否有环,以及在有环的情况下找到两个链表的第一个公共节点。详细解释了通过快慢指针的方法进行环形检测,并介绍了对齐两链表长度后的遍历方法来寻找交点。

题目链接

思想:
首先判断是不是有圈

如果有圈的话可以找两个列表的第一个公共节点。这两个链表分别是
head->……->tail

tail->….tail

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) {
 *         val = x;
 *         next = null;
 *     }
 * }
 */
public class Solution {
    public ListNode detectCycle(ListNode head) {
        if(head==null)
        {
            return null;
        }
        ListNode pre=head;
        ListNode tail=head;
        while(true)
        {

            if(pre!=null&&pre.next!=null)
            {
                pre=pre.next.next;
                tail=tail.next;
            }
            else
            {
                break;
            }
            if(pre==tail)
            {
                return getIntersectionNode(pre,head);
            }
        }   
        return null;
    }


    public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
        ListNode temp;

        //求长度
        int linkALength=0;
        temp=headA;
        while(temp!=headA)
        {
            temp=temp.next;
            linkALength++;
        }

        int linkBLength=0;
        temp=headB;
        while(temp!=headB)
        {
            temp=temp.next;
            linkBLength++;
        }

        //对齐
        ListNode linkA=headA;
        ListNode linkB=headB;
        if(linkALength>linkBLength)
        {
            for(int i=0;i<linkALength-linkBLength;i++)
            {
                linkA=linkA.next;
            }
        }
        else
        {
            for(int i=0;i<linkBLength-linkALength;i++)
            {
                linkB=linkB.next;
            }
        }

        while(linkA!=null&&linkB!=null)
        {
            if(linkA==linkB)
            {
                return linkA;
            }

            linkA=linkA.next;
            linkB=linkB.next;
        }

        return null;

    }
}
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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