24. Swap Nodes in Pairs

本文介绍了一种在链表中成对交换相邻节点的技术。通过在头部添加一个缓冲节点简化了处理过程,使得代码更加清晰易懂。文章详细展示了如何实现这一算法,包括初始化新头节点、遍历链表进行节点交换的过程。

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

预处理:在head之前添加一个缓冲节点,最后return head->next

pre---A--B--last变为:pre--B--A--last

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
   ListNode* swapPairs(ListNode* head) {
       if(head==NULL||head->next==NULL)
           return head;
        ListNode *Newhead=(ListNode*)malloc(sizeof(ListNode));
        Newhead->val=0;
        Newhead->next=head;

        ListNode *pre = Newhead;
        ListNode *A=head,*B=head->next;
        ListNode *last=B->next;

        while(A!=NULL&&B!=NULL)
        {
             pre->next = B;
             B->next =A;
             A->next = last;

             pre = A;
             A=pre->next;
            if(A==NULL)
 		 	  break;
             B=A->next;
            if(B==NULL)
 		 	  break;
             last=B->next;
        }
        return Newhead->next;

    }
};

**LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码** 在人工智能领域,长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,简称LSTM)是一种特殊的循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN),特别适合处理时间序列数据,如股票价格预测、天气预报、语音识别等。MATLAB作为强大的科学计算工具,提供了丰富的深度学习库,包括对LSTM模型的支持,使得在MATLAB环境中构建和训练LSTM模型成为可能。 我们需要理解LSTM的基本结构。LSTM由单元细胞、输入门、输出门和遗忘门组成,这些门控机制能够有效地解决传统RNN的梯度消失问题,从而更好地捕捉长期依赖性。在MATLAB中,我们可以通过`nnlstm`函数来创建LSTM层,并用`trainNetwork`来训练模型。 描述中提到“可以直接运行”,这意味着提供的MATLAB代码应该包含完整的数据预处理、模型构建、训练和预测过程。数据预处理是关键步骤,包括数据清洗、归一化、切分训练集和测试集等。在处理时间序列数据时,通常会使用滑动窗口技术将连续的数据点转化为多个固定长度的序列样本。 模型构建阶段,我们需要定义LSTM网络的架构,包括输入层、LSTM层、全连接层和输出层。MATLAB的`nnlstm`函数允许我们设置单元数量、隐藏层层数以及是否启用双向LSTM。同时,我们还需要选择合适的损失函数(如均方误差)和优化器(如Adam或随机梯度下降)。 训练过程使用`trainNetwork`函数,可以指定训练迭代次数、批次大小、学习率等参数。训练过程中可能需要监控损失函数的变化和验证集上的性能,以便调整超参数和防止过拟合。 预测阶段,我们会用训练好的LSTM模型对未来的时间序列进行预测。MATLAB的`predict`函数可以生成预测值,然后可能需要对这些预测结果进行反归一化,以便与原始数据尺度匹配。 在实际应用中,LSTM模型的性能往往取决于数据的质量和特征工程,以及模型的结构和训练策略。因此,对于给定的MATLAB代码,我们应当关注以下几点: 1. 数据预处理的细节:如何处理缺失值,如何进行归一化,以及如何构建时间序列样本。 2. LSTM网络的架构:单元数量、层数、是否双向,以及全连接层的配置。 3. 训练过程的设置:优化器的选择,学习率调度,以及早停策略。 4. 预测和后处理:如何生成预测序列,以及如何将预测结果还原到原始尺度。 由于没有具体的代码内容,以上分析基于一般LSTM模型的构建和训练流程。实际的MATLAB代码会包含这些具体实现,通过阅读和理解代码,我们可以深入学习LSTM在时间序列预测中的应用,以及如何在MATLAB环境中高效地实现这一过程。
1. Two Sum 2. Add Two Numbers 3. Longest Substring Without Repeating Characters 4. Median of Two Sorted Arrays 5. Longest Palindromic Substring 6. ZigZag Conversion 7. Reverse Integer 8. String to Integer (atoi) 9. Palindrome Number 10. Regular Expression Matching 11. Container With Most Water 12. Integer to Roman 13. Roman to Integer 14. Longest Common Prefix 15. 3Sum 16. 3Sum Closest 17. Letter Combinations of a Phone Number 18. 4Sum 19. Remove Nth Node From End of List 20. Valid Parentheses 21. Merge Two Sorted Lists 22. Generate Parentheses 23. Swap Nodes in Pairs 24. Reverse Nodes in k-Group 25. Remove Duplicates from Sorted Array 26. Remove Element 27. Implement strStr() 28. Divide Two Integers 29. Substring with Concatenation of All Words 30. Next Permutation 31. Longest Valid Parentheses 32. Search in Rotated Sorted Array 33. Search for a Range 34. Find First and Last Position of Element in Sorted Array 35. Valid Sudoku 36. Sudoku Solver 37. Count and Say 38. Combination Sum 39. Combination Sum II 40. First Missing Positive 41. Trapping Rain Water 42. Jump Game 43. Merge Intervals 44. Insert Interval 45. Unique Paths 46. Minimum Path Sum 47. Climbing Stairs 48. Permutations 49. Permutations II 50. Rotate Image 51. Group Anagrams 52. Pow(x, n) 53. Maximum Subarray 54. Spiral Matrix 55. Jump Game II 56. Merge k Sorted Lists 57. Insertion Sort List 58. Sort List 59. Largest Rectangle in Histogram 60. Valid Number 61. Word Search 62. Minimum Window Substring 63. Unique Binary Search Trees 64. Unique Binary Search Trees II 65. Interleaving String 66. Maximum Product Subarray 67. Binary Tree Inorder Traversal 68. Binary Tree Preorder Traversal 69. Binary Tree Postorder Traversal 70. Flatten Binary Tree to Linked List 71. Construct Binary Tree from Preorder and Inorder Traversal 72. Construct Binary Tree from Inorder and Postorder Traversal 73. Binary Tree Level Order Traversal 74. Binary Tree Zigzag Level Order Traversal 75. Convert Sorted Array to Binary Search Tree 76. Convert Sorted List to Binary Search Tree 77. Recover Binary Search Tree 78. Sum Root to Leaf Numbers 79. Path Sum 80. Path Sum II 81. Binary Tree Maximum Path Sum 82. Populating Next Right Pointers in Each Node 83. Populating Next Right Pointers in Each Node II 84. Reverse Linked List 85. Reverse Linked List II 86. Partition List 87. Rotate List 88. Remove Duplicates from Sorted List 89. Remove Duplicates from Sorted List II 90. Intersection of Two Linked Lists 91. Linked List Cycle 92. Linked List Cycle II 93. Reorder List 94. Binary Tree Upside Down 95. Binary Tree Right Side View 96. Palindrome Linked List 97. Convert Binary Search Tree to Sorted Doubly Linked List 98. Lowest Common Ancestor of a Binary Tree 99. Lowest Common Ancestor of a Binary Search Tree 100. Binary Tree Level Order Traversal II
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值