[LeetCode] Remove Nth Node From End of List

本文介绍如何在单链表中删除倒数第N个节点,并提供了一个有效的算法实现,确保操作在一次遍历中完成。

Given a linked list, remove the nth node from the end of list and return its head.

For example,

   Given linked list: 1->2->3->4->5, and n = 2.

   After removing the second node from the end, the linked list becomes 1->2->3->5.

Note:
Given n will always be valid.
Try to do this in one pass.

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode *removeNthFromEnd(ListNode *head, int n) {
        if (head == NULL) return head;
        ListNode* first = head, *second = head;
        while (n > 1 && first != NULL) first = first->next, n--;
        if (n > 1 || first == NULL) return head;
        if (first->next == NULL) {
            ListNode* newhead = head->next;
            delete head;
            return newhead;
        }
        ListNode* prev;
        while (first->next != NULL) {
            prev = second;
            first = first->next;
            second = second->next;
        }
        prev->next = second->next;
        delete second;
        return head;
    }
};

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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