《leetCode-php》旋转链表

本文介绍了一种链表旋转算法,该算法将给定链表向右旋转k个位置,通过计算链表长度并进行节点调整实现。以1->2->3->4->5->null为例,当k=2时,链表将变为4->5->1->2->3->null。

将给定的链表向右转动k个位置,k是非负数。
例如:
给定1->2->3->4->5->null , k=2,
返回4->5->1->2->3->null。

<?php
class Node {
    public $next = null;
    public $val;
    public function __construct($val) {
        $this->val = $val;
    }
}
function rotateRight($head, $k) {
    $len = 0;
    $node = $head;
    while ($head != null) {
        $len ++;
        $pre  = $head;
        $head = $head->next;
    }
    $pre->next = $node;
    for ($i = 0; $i < $len - $k; $i ++) {
        $pre = $pre->next;
    }
    $retNode = $pre->next;
    $pre->next = null;
    return $retNode;
}
$node1 = new Node(1);
$node2 = new Node(2);
$node3 = new Node(3);
$node4 = new Node(4);
$node1->next = $node2;
$node2->next = $node3;
$node3->next = $node4;
$ret = rotateRight($node1, 2);
while ($ret != null) {
    print $ret->val;
    $ret = $ret->next;
}

 

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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