LeetCode - Reverse Linked List II

本文介绍了如何在链表中反转指定范围内的节点,并详细解释了处理头节点和中间节点的逻辑。

https://leetcode.com/problems/reverse-linked-list-ii/

这道题跟其他reverse node 的题差不多,只要找到需要reverse的node之前的那个node,再把这个node后面的n-m+1个node掉转就行。

如果head node也需要被reverse的话,它之前没有node了,所以需要在前面加一个dummy node

public class Solution {
    public ListNode reverseBetween(ListNode head, int m, int n) {
        int dif = n-m+1;
        if(dif<=1) return head;
        ListNode dummy = new ListNode(0);
        dummy.next = head;
        ListNode before = dummy;
        while(m>1){
            before = before.next;
            m--;
        }
        ListNode last = before.next;
        ListNode cur = before.next.next;
        while(dif>1){
            last.next = cur.next;
            cur.next = before.next;
            before.next = cur;
            cur = last.next;
            dif--;
        }
        return dummy.next;
    }
}


内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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