LeetCode 143. Reorder List

【深度学习】通俗易懂讲解循环神经网络LSTM 目录 1、循环神经网络(Recurrent Neural Networks) 2、长依赖存在的问题 3、LSTM 网络 4、LSTMs的核心思想 5、一步一步理解LSTM 6、LSTM的变种 7、总结 1、循环神经网络(Recurrent Neural Networks) 人对一个问题的思考不会完全从头开始。比如你在阅读本片文章的时,你会根据之前理解过的信息来理解下面看到的文字。... 阅读详情

Given a singly linked list L: L0→L1→…→Ln-1→Ln,
reorder it to: L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…

You must do this in-place without altering the nodes' values.

For example,
Given {1,2,3,4}, reorder it to {1,4,2,3}.


Inverse the second half and merge two linked lists.

 ListNode* reverse(ListNode* tmp) {
        if(!tmp || !tmp->next) return tmp;
        ListNode* dummy = NULL;
        while(tmp) {
            ListNode* next  = tmp->next;
            tmp->next = dummy;
            dummy = tmp;
            tmp = next;
        }
        return dummy;
    }
    
    void reorderList(ListNode* head) {
        if(!head || !head->next || !head->next->next) return;
        ListNode* slow = head;
        ListNode* fast = head;
        while(fast && fast->next && fast->next->next) {   // get the middle pointer
            slow = slow->next;
            fast = fast->next->next;
        }
        
        ListNode* tmp1 = head;
        ListNode* tmp2 = slow->next;
        slow->next = NULL;
        ListNode* reverseTmp2 = reverse(tmp2);
        
        ListNode* newHead = new ListNode(0);
        ListNode* returnHead = newHead;
        
        while(tmp1 && reverseTmp2) {
            ListNode* tmp1_next = tmp1->next;
            ListNode* reverseTmp2_next = reverseTmp2->next;
            
            newHead->next = tmp1;
            newHead = tmp1;
            tmp1 = tmp1_next;
            
            newHead->next = reverseTmp2;
            newHead = reverseTmp2;
            reverseTmp2 = reverseTmp2_next;
        }
        newHead->next = tmp1;     // watch out the last NULL pointer.
        head = returnHead->next;
    }


机器学习初探——用线性回归预测股价趋势 在进入代码之前,先建立一个大框架。类型一句话解释金融中的应用监督学习给机器“标准答案”让它学预测股价(历史数据→未来价格)无监督学习不给答案,让机器自己找规律把相似股票自动归类、发现异常交易强化学习让机器通过“试错”学习最优策略AI自动交易、量化策略优化我们现阶段只学“监督学习”——这是最常用、最容易上手的。准备一堆“特征”和对应的“标签”(比如:历史的第N天 → 那天的价格)喂给机器一个“算法”(比如线性回归)机器“拟合”出一个规律(比如找到一条最合适的直线) 阅读详情

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