LeetCode:Insertion Sort List//链表插入排序

本文介绍了一种链表插入排序的方法,特别关注了头节点的数据存储和保持O(1)额外空间复杂度的要求。通过示例代码展示了如何在单链表上进行插入排序。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

链表插入排序,注意点:

       一、表头也是有存储数据的;二、最好空间为O(1),即在原链表上排序。

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode *insertionSortList(ListNode *head) {
       ListNode *p,*q,*temp,*t1;
		if(!head||!head->next ) return head;// 没有元素或者只有一个元素
		q=head->next ;
		head->next =NULL;
		p=head;
		while(q!=NULL){
			bool x=false;
			temp=q->next ;
			if(q->val <head->val ){// 插入到头结点之前
				q->next =head;
				head=q;
				x=true;
			}
			else 
			{
				p=head;
				while(p->next !=NULL)
				{//插到中间
					if(q->val <p->next ->val )
					{
						t1=p->next  ;
						p->next =q;
						q->next =t1;
						x=true;
						break;
					}
					p=p->next ;
				}
			}
			if(!x) {// 插到尾部
				p->next =q;
				q->next =NULL;
			}
			q=temp;
		}
		return head;
    }
};


内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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