第四周--项目3-单链表的应用2

本文介绍了一种将两个单链表合并的算法实现,并通过示例代码展示了如何将两个链表连接起来。该算法适用于链表长度已知的情况,通过遍历第一个链表并在尾部附加第二个链表来完成合并。

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问题描述及代码:

/*       
    烟台大学计算机与控制工程学院       
    文件名称:单链表应用(2).cpp       
    作    者:刘春彤 
    完成日期:2016年9月21日       
    版 本 号:v1.0           
    问题描述:2、已知L1和L2分别指向两个单链表的头结点,且已知其长度分
    别为m、n,请设计算法将L2连接到L1的后面。实现这个算法,完成测试,
    并分析这个算法的复杂度。 
    输入描述:若干数据 。     
    程序输出:链表合并后的数据。  
    */  

int main()  
    {  
        LinkList *A, *B;  
        int i;  
        ElemType a[]= {1,3,2,9};  
        ElemType b[]= {0,4,7,6,5,8};  
        InitList(A);  
        for(i=3; i>=0; i--)  
            ListInsert(A, 1, a[i]);  
        InitList(B);  
        for(i=5; i>=0; i--)  
            ListInsert(B, 1, b[i]);  
        Link(A, B);  
        printf("A:");  
        DispList(A);  
        DestroyList(A);  
        return 0;  
    }  



    void Link(LinkList*& l,LinkList *&m)  
    {  
        LinkList *p;  
        p=l;  
        while(p->next!=NULL)  
        {  
            p=p->next;  
        }  
        p->next=m->next;  
        free(m);  
    }  


运行结果:

这里写图片描述


知识点总结:

链表的合并。

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
### C语言单链表删除重复元素的实验解决方案 在处理单链表中的重复元素时,可以采用遍历的方式逐一比较节点的数据域并移除重复项。以下是具体的解决方法: #### 方法概述 为了从单链表中删除重复元素,通常需要两个嵌套循环来完成操作。外层循环用于选取当前节点,而内层循环则负责检查后续节点是否存在与其相同的值。如果找到相同值,则通过修改指针跳过该节点从而将其从链表中移除。 具体实现如下所示[^1]: ```c typedef struct Node { int data; struct Node* next; } Node; void removeDuplicates(Node* head) { if (!head || !head->next) return; // 如果链表为空或者只有一个节点,则无需去重 Node* current = head; while (current != NULL && current->next != NULL) { Node* runner = current; while (runner->next != NULL) { if (runner->next->data == current->data) { Node* temp = runner->next; runner->next = runner->next->next; // 跳过重复节点 free(temp); // 释放被删除节点的空间 } else { runner = runner->next; // 移动到下一个节点继续检查 } } current = current->next; // 外层移动至下一节点 } } ``` 上述代码片段展示了如何构建一个函数 `removeDuplicates` 来去除单链表内的重复元素。此过程涉及到了基本的内存管理以及指针操作技巧[^2]。 对于更复杂的场景比如带有头结点的情况或是双向链表等变种形式,在设计相应算法前需先明确其结构特点再做调整[^3]。 最后值得注意的是,在实际应用过程中还需要考虑边界条件如空列表、仅含单一元素等情况下的行为表现是否符合预期需求[^4]。
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