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;
    }
};




考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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