剑指offer 06. 从尾到头打印链表

链表逆序打印
本文介绍了一种将链表从尾到头逆序打印的方法,通过两种方式实现:使用栈和递归。栈方法适用于较长的链表,避免了递归可能导致的调用栈溢出问题。

1.问题描述

输入一个链表的头结点,按链表值从尾到头的顺序返回一个ArrayList。

2. 解决思路

由于是反向打印,所以是一个“后进先出”的问题,使用来解决,虽然递归的本质就是一个栈结构,但是当链表非常长的时候,函数调用的层级很深,可能会导致函数调用栈溢出,鲁棒性不够好。

3. 代码实现

1)基于栈的代码实现如下:

/**
*  struct ListNode {
*        int val;
*        struct ListNode *next;
*        ListNode(int x) :
*              val(x), next(NULL) {
*        }
*  };
*/
class Solution {
public:
    vector<int> printListFromTailToHead(ListNode* head) {
        vector<int> vec;
        stack<int> stack;
        ListNode* node = head;
        //利用栈的后进先出
        if(head != NULL){
            stack.push(head->val);
            while(node->next != NULL){
                node = node->next;
                stack.push(node->val);                               
            }
            while(!stack.empty()){
                vec.push_back(stack.top());
                stack.pop();
            }
        }
        return vec;
        
    }
};

2)基于递归的实现代码:会超时

class Solution {
public:
    vector<int> vec;
    vector<int> printListFromTailToHead(ListNode* head) {
        ListNode *node = head;
        if(node != NULL){
            while(node->next != NULL){
                printListFromTailToHead(node->next);
            }
            vec.push_back(node->val);
        }
        return vec;
        
    }
};

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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