【简单】876. 链表的中间结点

寻找链表中点
本文介绍了一种在非空单链表中找到中间节点的方法,包括两种实现方式:单指针两次遍历和双指针快慢指针。这两种方法都能有效解决LeetCode上的链表中点问题,适用于链表长度在1到100之间的场景。

【题目】
给定一个带有头结点 head 的非空单链表,返回链表的中间结点。如果有两个中间结点,则返回第二个中间结点。
来源:leetcode
链接:https://leetcode-cn.com/problems/middle-of-the-linked-list/
【示例1】
输入:[1,2,3,4,5]
输出:此列表中的结点 3 (序列化形式:[3,4,5])
返回的结点值为 3 。 (测评系统对该结点序列化表述是 [3,4,5])
【示例2】
输入:[1,2,3,4,5,6]
输出:此列表中的结点 4 (序列化形式:[4,5,6])
由于该列表有两个中间结点,值分别为 3 和 4,我们返回第二个结点
【提示】
给定链表的结点数介于 1 和 100 之间。
【单指针两次遍历】
执行用时 :0 ms, 在所有 C++ 提交中击败了100.00% 的用户
内存消耗 :6.7 MB, 在所有 C++ 提交中击败了100.00%的用户

class Solution {
public:
    ListNode* middleNode(ListNode* head) {
        int len=0;
        ListNode*node=head;
        while(node){
            len++;
            node=node->next;
        }
        len/=2;
        for(int i=0;i<len;i++)
            head=head->next;
        return head;
    }
};

【双指针快慢指针】
执行用时 :0 ms, 在所有 C++ 提交中击败了100.00% 的用户
内存消耗 :6.7 MB, 在所有 C++ 提交中击败了100.00%的用户

class Solution {
public:
    ListNode* middleNode(ListNode* head) {
        ListNode*fast=head,*slow=head;
        while(fast){
            fast=fast->next;
            if(fast)
                fast=fast->next;
            else
                break;
            slow=slow->next;
        }
        return slow;
    }
};
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析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解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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