【剑指offer】合并两个排序的链表

数据分析——员工离职预测 员工离职预测一. 题目描述二. 数据说明三. 步骤实现1.导入并查看2.数据探索性分析3.数据处理4.模型分析5.结果分析(1) 可视化的结果分析(2)特征选择结果分析(3)多模型交叉验证结果分析 一. 题目描述 员工是否准备离职是困扰用人单位的问题,其关系到单位业务的开展及新人员的招聘,及时的分析出有离职倾向的员工成为关键的因素。数据主要包括影响员工离职的各种因素(工资、出差、工作环境满意度、工作投入度、是否加班、是否升职、工资提升比例等)以及员工是否已经离职的对应记录。 二. 数据说明 数据分为训练数据 阅读详情

合并两个排序的链表

题目描述

输入两个单调递增的链表,输出两个链表合成后的链表,当然我们需要合成后的链表满足单调不减规则。

AC代码

  • 递归版本
/*
public class ListNode {
    int val;
    ListNode next = null;

    ListNode(int val) {
        this.val = val;
    }
}*/
public class Solution {
    public ListNode Merge(ListNode list1,ListNode list2) {
        if(list1 == null)
            return list2;
        if(list2 == null)
            return list1;
        if(list1.val <= list2.val){
            list1.next = Merge(list1.next,list2);
            return list1;
        }else {
            list2.next = Merge(list1,list2.next);
            return list2;
        }
    }
}
  • 非递归版本
/*
public class ListNode {
    int val;
    ListNode next = null;

    ListNode(int val) {
        this.val = val;
    }
}*/
public class Solution {
    public ListNode Merge(ListNode list1,ListNode list2) {
        if(list1 == null)
            return list2;
        if(list2 == null)
            return list1;
        ListNode mergeHead = null;
        ListNode current = null;
        while(list1 != null && list2 != null){
            if(list1.val <= list2.val){
                if(mergeHead == null){
                    mergeHead = current = list1;
                }else{
                    current.next = list1;
                    current = current.next;
                }
                list1 = list1.next;
            }else{
                if(mergeHead == null){
                    mergeHead = current = list2;
                }else{
                    current.next = list2;
                    current = current.next;
                }
                list2 = list2.next;
            }
        }
        if(list1 == null)
            current.next = list2;
        if(list2 == null)
            current.next = list1;
        return mergeHead;
    }
}
权重衰减weight_decay参数从入门到精通 Weight Decay是一个正则化技术,作用是**抑制模型的过拟合**,以此来提高模型的泛化性。 目前网上对于Weight Decay的讲解都比较泛,都是短短的几句话,但对于其原理、实现方式大多就没有讲解清楚,本文将会逐步解释weight decay机制。 阅读详情

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package java_jianzhioffer_algorithm; /** * 题目:输入两个单调递增的链表,输出两个链表合成后的链表,当然我们需要合成后的链表满足单调不减规则。 * @author hexiaoli * 思路: * 1)两个链表对应两个指针,比大小加入到合并指针中 */ class ListNodem { int val; ListNode...

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题目描述 输入两个单调递增的链表,输出两个链表合成后的链表,当然我们需要合成后的链表满足单调不减规则。 /* public class ListNode { int val; ListNode next = null; ListNode(int val) { this.val = val; } }*/ public class Solu

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《剑指offer》【剑指Offer 25.合并两个排序的链表】

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红枫忆梦
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