LeetCode ---- 2两数相加

这篇博客讨论了如何实现两个表示非负整数的逆序链表相加的问题,给出了两种不同的解决方案:一种是迭代,另一种是递归。在每种方法中,都考虑了链表长度不一致和进位的情况。通过不断迭代或递归地相加链表节点值并处理进位,最终构建出结果链表。博客还提到了代码优化的思路,如简化循环条件和避免不必要的链表操作。

前言

两数相加 单链表类的实现


一、题目

给你两个非空的链表,表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照逆序的方式存储的,并且每个节点只能存储一位数字。

请你将两个数相加,并以相同形式返回一个表示和的链表。

你可以假设除了数字0之外,这两个数都不会以0开头。

提示:

  • 每个链表中的节点数在范围 [1, 100] 内
  • 0 <= Node.val <= 9
  • 题目数据保证列表表示的数字不含前导零

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/add-two-numbers

二、解法

1.思考

首先可以看下题目中关于listnode类实现的定义:

class ListNode:
    def __init__(self, val=0, next=None):
       self.val = val
       self.next = next

很简单的一个单链表类的定义,一个元素域,一个链接域,没有设置头部,没有其他删除、插入元素等操作。
尝试创建示例中的两个链表:
输入:l1 = [2,4,3], l2 = [5,6,4]
输出:[7,0,8]

first_sll = [2,4,3]
second_sll = [5,6,4]

l1 = ListNode(first_sll[0])
p = l1
for i in range((len(first_sll)-1)) :
    p.next = ListNode(first_sll[i+1])
    p = p.next

l2 = ListNode(second_sll[0])
p = l2
for i in range((len(second_sll)-1)) :
    p.next = ListNode(second_sll[i+1])
    p = p.next

如此已经创建了两个单链表,他们的头部分别是l1、l2。
可以对它们进行一次输出:

p = l1 # 或者l2
while  p :
    print(p.val)
    p = p.next

如果这个单链表的定义搞明白的话,做题就很easy了。就是将两个链表的值左对齐,然后依次相加,存入一个新的链表。以下两种特殊情况需要考虑一下:

  1. 两个链表长度相等,最右边的如果大于9,结果需要再进位 1;
  2. 两个链表长度不等,短链表的最后一位结束后相加如果大于9,需要在长链表的后续一位加上1。

2.解

刚开始写的,很冗长,看了评论区的答案,显得我很呆:

class Solution:
    def addTwoNumbers(self, l1: ListNode, l2: ListNode) -> ListNode:
        result = []
        p1 = l1
        p2 = l2
        carry = 0
        res = 0
        while True :
            res = p1.val + p2.val + carry
            carry = 0
            if res > 9 :
                res = res - 10 
                carry = 1
            result.append(res)
            if p1.next == None and p2.next == None :
                if carry :
                    result.append(1)
                break
            elif p1.next == None :
                p2 = p2.next
                while  p2.next :
                    res = p2.val + carry 
                    carry = 0
                    if res > 9 :
                        res = res - 10 
                        carry = 1
                    result.append(res)
                    p2 = p2.next
                res = p2.val + carry 
                carry = 0
                if res > 9 :
                    res = res -10
                    carry = 1
                result.append(res)
                if carry :
                    result.append(1)
                break
            elif p2.next == None :
                p1 = p1.next
                while  p1.next :
                    res = p1.val + carry 
                    carry = 0
                    if res > 9 :
                        res = res - 10 
                        carry = 1
                    result.append(res)
                    p1 = p1.next
                res = p1.val + carry 
                carry = 0
                if res > 9 :
                    res = res -10
                    carry = 1
                result.append(res)
                if carry :
                    result.append(1)
                break
            p1 = p1.next
            p2 = p2.next
        tar = ListNode(result[0])
        p = tar
        for i in range((len(result)-1)) :
            p.next = ListNode(result[i+1])
            p = p.next
        return tar
#run time: 64ms  memory consump: 15MB 

看了其他人的解法后,发现问题:
用while True 加 if 判断跳出 不如用while p1 or p2 来的简单。
将结果写入列表再转换为单链表不如直接将结果存为单链表。
更改之后的:

class Solution:
    def addTwoNumbers(self, l1: ListNode, l2: ListNode) -> ListNode:
        carry = 0
        result = ListNode(None)
        p = result
        while l1 or l2 or carry :
            carry = (l1.val if l1 else 0) + (l2.val if l2 else 0) + carry
            p.next = ListNode(carry%10)
            p = p.next
            carry = carry//10
            l1 = l1.next if l1 else 0
            l2 = l2.next if l2 else 0  
        return result.next   
 #run time: 80ms  memory consump: 14.9MB 

思路为: 先创建结果的链表,头部为空值,然后对l1 l2 的val进行相加,并将值加入结果的链表,最后返回结果链表的下一个指针,即l1 l2第一个value相加的地方。
还可以写为递归:

class Solution:
    def addTwoNumbers(self, l1: ListNode, l2: ListNode) -> ListNode:
        def recur(l1, l2,carry):
            if l1 or l2 or carry :
                carry = (l1.val if l1 else 0) + (l2.val if l2 else 0) + carry
                result = ListNode(carry%10)
                result.next = recur(l1.next if l1 else 0 ,l2.next if l2 else 0 , carry//10)
                return result
            else :
                return None
        return recur(l1,l2,0)
 #run time: 84ms  memory consump: 15MB 

相加思路大致一样,区别在于递归不用创建结果链表的头部。上面那个必须创建,不然会把前面的链接指针覆盖,最后返回的链表只会有一个元素!!!

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
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