Reverse Linked List II

本文介绍了一个算法问题:如何在一次遍历中就地反转链表的指定区间[m, n]。通过定义指针并巧妙利用指针操作实现区间内元素的反转。

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.

pro:给一个链表,m和n其中1<=m<=n<=length of list.这保证了输入的合法性。需要将链表的第m个节点到第n个节点部分reverse。

sol:

1.义pre,cur来遍历链表,寻找到第m个节点,start记录了第m个节点。

2.定义inpre,innext,找到第m个节点后使用inpre,cur和innext来遍历m到n之间的节点,cur->next=inpre的方法来reverse链表,当cur为第n个节点时,完成逆转后跳出循环。

3.现在第m个节点是start,第n个节点是inpre(因为在break之前,cnt又走了一步),第n+1个节点是cur,第m-1个节点是pre。需要连起来三段链表:pre->next = inpre; start->next = cur;

code:


class Solution {
public:
    ListNode* reverseBetween(ListNode *head,int m,int n)
    {
        if(m==n) return head;
        ListNode *root,*pre,*cur;
        pre=new ListNode(0);
        root=pre;
        pre->next = head;
        cur=head;
        int index=1;
        ListNode *start,*end,*inpre,*innext;
        while(cur!=NULL)
        {
            if(index==m)//找到第m个
            {
                start = cur;//start是第m个
                inpre=cur;
                index++;
                cur=cur->next;
                continue;
            }
            if(index>m&&index<=n)//cur在m和n之间。顺序是inpre,cur,innnext
            {
                innext = cur->next;
                cur->next = inpre;
                inpre=cur;
                cur = innext;
                if(index==n) break;
                index++;
            }else//仍在第m个之前,pre最后记录的是第m-1个节点
            {
                pre = cur;
                cur = cur->next;
                index++;
            }
        }
        //将三段连起来
        pre->next = inpre;
        start->next = cur;
        return root->next;
    }
};






内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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