[LeetCode 445]两数相加II

[LeetCode 445]C++实现两数相加II

给你两个 非空 链表来代表两个非负整数。数字最高位位于链表开始位置。它们的每个节点只存储一位数字。将这两数相加会返回一个新的链表。

你可以假设除了数字 0 之外,这两个数字都不会以零开头。

进阶:

如果输入链表不能修改该如何处理?换句话说,你不能对列表中的节点进行翻转。

示例:

输入:(7 -> 2 -> 4 -> 3) + (5 -> 6 -> 4)
输出:7 -> 8 -> 0 -> 7

来源:力扣(LeetCode 445)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/add-two-numbers-ii

方法:双栈

class Solution {
public:
    ListNode* addTwoNumbers(ListNode* l1, ListNode* l2) {
        stack<int>l1_stack;
        stack<int>l2_stack;

        while(l1){
            l1_stack.push(l1->val);
            l1=l1->next;
        }
        while(l2){
            l2_stack.push(l2->val);
            l2=l2->next;
        }

        int carray=0;//进位
        ListNode* head=NULL;
        //carray>0代表有进位
        while(!l1_stack.empty()||!l2_stack.empty()||carray>0){
            int sum=carray;//继承进位
            sum+=l1_stack.empty()?0:l1_stack.top();
            if(!l1_stack.empty())
                l1_stack.pop();
            sum+=l2_stack.empty()?0:l2_stack.top();
            if(!l2_stack.empty())
                l2_stack.pop();
            ListNode* temp=new ListNode(sum%10);//0~9
            temp->next=head;
            head=temp;
            carray=sum/10;
        }
        return head;
    }
};
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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