Coding练习-1.单链表反转

本文详细介绍了一种单链表的反转算法,并提供了完整的C++代码实现。通过定义链表结构体,实现了链表的尾部插入、打印及反转功能。文章通过一个测试函数展示了如何初始化链表、进行反转并打印反转后的链表,验证了算法的有效性。

Coding练习-1.单链表反转

// 定义链表
struct ListNode{
    int val;
    ListNode* next;
    ListNode(int x) : val(x), next(NULL){}
};

void ListNode_Pushback(ListNode** head, int value){
    ListNode* newNode = new ListNode(value);
    if (*head == NULL)
        *head = newNode;
    else{
        ListNode* pNode = *head;
        while (pNode->next != NULL)
            pNode = pNode->next;
        pNode->next = newNode;
    }
}

void ListNode_Print(struct ListNode *head){
    ListNode* pNode = head;
    while(pNode!=NULL){
        printf("%d\t",pNode->val);
        pNode=pNode->next;
    }
    printf("\n");
}

void ListNode_Reverse(struct ListNode **data){
    struct ListNode *head = *data;
    struct ListNode *p    = NULL;
    struct ListNode *q    = head->next;
    while(q!=NULL){
        head->next = p;
        p    = head;
        head = q;
        q    = head->next;
    }
    head->next = p;
    *data = head;
}

// 链表反转测试
void test_linkrev()
{
    struct ListNode *head=NULL;
    // init data
    for(int i=1;i<=4;i++)
	    ListNode_Pushback(&head,i);
	//显示链表内容
    ListNode_Print(head);
    //链表反转
    ListNode_Reverse(&head);
    //显示链表内容
    ListNode_Print(head);
}
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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