Partition List

本文介绍了一种链表分区算法,该算法能够将链表中小于指定值的所有节点置于大于等于该值的节点之前,同时保持各部分内部节点的原始顺序不变。通过创建辅助节点并使用特定的指针操作实现目标链表的重新排列。

Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.

You should preserve the original relative order of the nodes in each of the two partitions.

For example,
Given 1->4->3->2->5->2 and x = 3,
return 1->2->2->4->3->5.


pro:给一个链表和一个基准值target,要求将链表partition,小于target的在左边,大于等于target的在右边,保持原链表中相对顺序不变。

sol:

1.新建一个root节点,指向head

2.定义pre,cur指针,用来遍历链表,定义less指针记录小于target的最后一个节点。less初始化为root。

3.遍历链表当发现小于target的节点就插入到less后,更新less。直到最后。

链表插入删除一定要熟练,其实也就没什么难的了。想清楚影响了几条线。对于单向链表,删除影响一条,插入影响两条。

code:

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode *partition(ListNode *head,int x)
    {
        ListNode *root = new ListNode(0);
        root->next = head;
        ListNode *less,*cur,*pre;
        less = pre = root,cur = head;
        bool flag = false;
        while(cur!=NULL)
        {
            
            if(cur->val>=x)
            {
                pre = cur;
                cur=cur->next;
                flag=true;
            }else
            {
                if(flag==false)
                {
                    pre = cur;
                    less = cur;
                    cur = cur->next;
                    
                }else
                {
                pre->next = cur->next;
                cur->next = less->next;
                less->next = cur;
                less = cur;
                cur = pre->next;
                }
            }
        }
        return root->next;
    }
};




(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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