92. Reverse Linked List II

本文介绍了一种在单次遍历中就地反转链表中从位置 m 到 n 的算法实现。通过 C++ 示例代码展示了如何高效地完成这一任务,并确保了边界条件的正确处理。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.

For example:
Given 1->2->3->4->5->NULLm = 2 and n = 4,

return 1->4->3->2->5->NULL.

Note:
Given mn satisfy the following condition:
1 ≤ m ≤ n ≤ length of list.


class Solution {
public:
    ListNode* reverseBetween(ListNode* head, int m, int n) {
        if(head == NULL || head->next == NULL || m == n) return head;
        if(n<m) return NULL;
        ListNode * p = head;
        ListNode * tmp_head = new ListNode(0);
        tmp_head->next = p;
        ListNode * pre = tmp_head;
        
        int count = m - 1;
        
        while(count&&p)
        {
            pre = p;
            p = p->next;
            --count;
        }
        
        if (p == NULL) return NULL;
        
        count = n-m;
        
        
        ListNode * next_node = p->next;
        ListNode * first_reverse_node = p ;
        while(count&&next_node)
        {
            cout<<next_node->val<<"##"<<endl;
            ListNode * tmp = pre->next;
            ListNode * next = next_node->next;
            pre->next = next_node;
            first_reverse_node->next = next;
            next_node->next = tmp;
            next_node = next;
            --count;
        }
        
        return tmp_head->next;
    }
};

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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