leetcode Rotate List题解

本文介绍了一种链表操作的算法,通过快慢指针技术实现链表的循环右移k位。针对不同情况,如k等于、大于或小于链表长度,提供了详细的解决方案。并附带了Java代码实现。

题目描述:

Given a linked list, rotate the list to the right by k places, where k is non-negative.

Example 1:

Input: 1->2->3->4->5->NULL, k = 2
Output: 4->5->1->2->3->NULL
Explanation:
rotate 1 steps to the right: 5->1->2->3->4->NULL
rotate 2 steps to the right: 4->5->1->2->3->NULL

Example 2:

Input: 0->1->2->NULL, k = 4
Output: 2->0->1->NULL
Explanation:
rotate 1 steps to the right: 2->0->1->NULL
rotate 2 steps to the right: 1->2->0->NULL
rotate 3 steps to the right: 0->1->2->NULL
rotate 4 steps to the right: 2->0->1->NULL

中文理解:

给定一个链表,将聊表的值循环右移k位,输出最终的结果链表结果。

解题思路:

使用快慢指针,分为三种情况,如果k等于链表长度,则返回head,如果k大于链表长度,则k=k%len,如果k小于链表长度,先让快指针走k步,然后快慢指针一起走,当快指针为最后一个节点时,停止,此时slow.next为新头,同时将head拼接到fast.next,slow.next=null,返回即可。

代码(java):

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public ListNode rotateRight(ListNode head, int k) {
        if(head==null || head.next==null)return head;
        int count=0,index=k;
        ListNode fast=head,slow=head;
        while(index>0 && fast!=null){
            fast=fast.next;
            index--;
            count++;
        }
        //k等于链表长度
        if(index==0 && fast==null)return head;
        else if(index>0){
            //k大于链表长度
            fast=head;
            k=k%count;
            while(k>0){
                fast=fast.next;
                k--;
            }
        }
        while(fast.next!=null){
            fast=fast.next;
            slow=slow.next;
        }
        fast.next=head;
        ListNode res=slow.next;
        slow.next=null;
        return res;
    }
}

 

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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