复杂链表的复制

题目:

输入一个复杂链表(每个节点中有节点值,以及两个指针,一个指向下一个节点,另一个特殊指针指向任意一个节点),返回结果为复制后复杂链表的head。(注意,输出结果中请不要返回参数中的节点引用,否则判题程序会直接返回空)


思路:

1.先把每个节点复制出一个节点并把每个复制出的节点连接到原来节点后面
2.把原来每个节点的random指针复制到对应复制出的节点上
3.把每个复制出来的节点分离出来

public class Clone {
    private RandomListNode pHead;
    //输入一个复杂链表(每个节点中有节点值,以及两个指针,一个指向下一个节点,另一个特殊指针指向任意一个节点),
    // 返回结果为复制后复杂链表的head。(注意,输出结果中请不要返回参数中的节点引用,否则判题程序会直接返回空)

    //思路 : 1.先把每个节点复制出一个节点并把每个复制出的节点连接到原来节点后面
    //       2.把原来每个节点的random指针复制到对应复制出的节点上
    //       3.把每个复制出来的节点分离出来

    class RandomListNode {
        int label;
        RandomListNode next = null;
        RandomListNode random = null;

        RandomListNode(int label) {
            this.label = label;
        }

    }

    public RandomListNode Clone(RandomListNode pHead) {
        //第一步
        RandomListNode cur = pHead;
        while (cur != null) {
            RandomListNode newNode = new RandomListNode(cur.label);
            newNode.next = cur.next;
            cur.next = newNode;
            cur = newNode.next;
        }

        //第二步
        RandomListNode cur2 = pHead;
        while (cur2 != null) {
            if (cur2.random != null) {
                cur2.next.random = cur2.random.next;
            }
            cur2 = cur2.next.next;
        }

        //第三步
        RandomListNode newHead = pHead.next;
        RandomListNode pointer = newHead;
        pHead.next = newHead.next;
        pHead = pHead.next;
        while (pHead != null) {
            pointer.next = pHead.next;
            pointer = pointer.next;
            pHead.next = pointer.next;
            pHead = pointer.next;
        }

        return newHead;
    }
}

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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