24. Swap Nodes in Pairs题解


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  • Difficulty: Medium
  • Contributor: LeetCode

Given a linked list, swap every two adjacent nodes and return its head.

For example,
Given 1->2->3->4, you should return the list as 2->1->4->3.

Your algorithm should use only constant space. You may not modify the values in the list, only nodes itself can be changed.

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分析:

这道题考察了基本的链表操作,注意当改变指针连接时,要用一个临时指针指向原来的next值,否则链表丢链,无法找到下一个值。 本题的解题方法是:需要运用fakehead来指向原指针头,防止丢链,用两个指针,ptr1始终指向需要交换的pair的前面一个node,ptr2始终指向需要交换的pair的第一个node。然后就是进行链表交换。需要用一个临时指针nextstart, 指向下一个需要交换的pair的第一个node,保证下一次交换的正确进行。然后就进行正常的链表交换,和指针挪动就好。 链表长度为奇数时,ptr2.next可能为null; 当链表长度为偶数时,ptr2可能为null。所以把这两个情况作为终止条件,在while判断就好,最后返回fakehead.next。

代码如下:

 public ListNode swapPairs(ListNode head) {
        if(head == null || head.next == null)
          return head;
      
        ListNode fakehead = new ListNode(-1);
        fakehead.next = head;
      ListNode ptr2 = head;           
   
while(ptr2!=null && ptr2.next!=null){         
 
  ListNode nextstart = ptr2.next.next;       
   
 ptr2.next.next = ptr2;        
 
   ptr1.next = ptr2.next;        

  ptr2.next = nextstart;
           ptr1 = ptr2;
          ptr2 = ptr2.next;
       }
     return fakehead.next;
   }

【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开,利用Matlab代码实现优化模型,旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电,降低电网负荷波动,提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II,兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标,构建了科学合理的数学模型,并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度;②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究;③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程,重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制,同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析,以深化对优化策略的理解。
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