LeetCode Linked List Cycle 解答程序

本文探讨了链表中循环检测的问题,从错误解法到正确的解决方案,包括更新的线性时间复杂度算法。重点强调了解决过程中的关键步骤及避免误判的方法。

Linked List Cycle


Given a linked list, determine if it has a cycle in it.

Follow up:
Can you solve it without using extra space?

错误解法。因为Cycle可能出现在Link的中间的,所以需要检查其中间Nodes。

bool hasCycle(ListNode *head) {
		// IMPORTANT: Please reset any member data you declared, as
		// the same Solution instance will be reused for each test case.
		if(head == NULL)
			return false;

		ListNode *cur = head;
		while(cur != NULL)
		{
			cur = cur->next;
			if(cur == head)
				return true;
		}
		return false;
	}


正确解法:

class Solution {
public:

	bool find(ListNode *head, ListNode *testpNode)
	{
		ListNode *p = head;
		while (p != testpNode->next)
		{
			if(p == testpNode)
				return false;
			p = p->next;
		}
		return true;
	}


	bool hasCycle(ListNode *head) {
		// IMPORTANT: Please reset any member data you declared, as
		// the same Solution instance will be reused for each test case.
		if(head == NULL)
			return false;

		ListNode *cur = head;
		while(cur != NULL)
		{
			if(find(head, cur))
				return true;
			cur = cur->next;
		}
		return false;
	}
};


更新I的O(n)算法:

//2014-2-19 update
	bool hasCycle(ListNode *head) 
	{
		ListNode *fast = head;
		ListNode *slow = head;
		while (fast)
		{
			slow = slow->next;
			fast = fast->next;
			if (fast) fast = fast->next;
			if (fast && slow == fast) return true;
		}
		return false;
	}



基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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