[Leetcode] 2 - Add Two Numbers

本文详细解析了LeetCode上的经典链表加法问题,提供了一个易于理解的解决方案,包括代码实现与逻辑解释。

原题链接: https://oj.leetcode.com/problems/add-two-numbers/


一道很正常的链表的简单题,看code应该很容易理解。这里就不附上讲解了。

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode *addTwoNumbers(ListNode *l1, ListNode *l2) {
        ListNode* head = NULL;
        ListNode** pp = &head;
        
        ListNode* p1 = l1;
        ListNode* p2 = l2;
        int carry = 0;
        while (p1 || p2 || carry) {
            int v1 = (p1 ? p1->val : 0);
            int v2 = (p2 ? p2->val : 0);
            int sum = v1 + v2 + carry;

            carry = sum / 10;
            *pp = new ListNode(sum % 10);
            pp = &(*pp)->next;
            if (p1) p1 = p1->next;
            if (p2) p2 = p2->next;
        }
        return head;
    }
};


根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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