36、两个链表第一个公共节点

最新推荐文章于 2024-12-31 11:44:59 发布
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五种方法解决两个链表第一个公共子节点
纵横千里 捭阖四方 的专栏
12-11 743
这是一道经典的链表问题先看一下题目。 输入两个链表，找出它们的第一个公共节点。 例如下面的两个链表： 两个链表的头结点都是已知的，相交之后成为一个单链表，但是相交的位置未知，并且相交之前的结点数也是未知的，请设计算法找到两个链表的合并点。 1.没有思路时该怎么解题 这种问题该怎么入手呢？如果一时想不到该怎么办呢？其实这时候我们可以将常用数据结构和常用算法都想一遍，看看哪些能解决问题。 常用的数据结构有数组、链表、队、栈、Hash、集合、树、堆。常用的算法思想有查找、排序、双指针、递归、迭.
50.两个链表的第一个公共节点1
08-03
两个链表的第一个公共节点1"中，主要涉及的知识点是链表操作，特别是寻找两个链表的交点。这是一个常见的数据结构问题，旨在考察程序员对链表的理解以及解决问题的能力。以下是详细解释： 首先，链表是一种线性数据...
求两个链表的第一个公共节点
Medlen
03-12 1700
题目描述 输入两个链表，找出它们的第一个公共结点。 做法有两种： 1、利用HashSet，先将第一个链表中所有节点放入，Set集合中，然后遍历第二个链表，找出第一个和Set集合中匹配的节点。时间复杂度为O(n) 2、利用特性，因为两个链表有公共节点，那么从公共节点开始，他们后面的所有节点数目是一致的。所以，让较长链表先走length长度，直到两个链表的剩余节点数目一致，然后两个链表一起走，直到找到...
两个链表的第一个公共节点
Rong_zhe的博客
09-11 187
题目 输入两个链表，找出它们的第一个公共节点。 分析 代码 class ListNode{ public int data; public ListNode next; public ListNode(int data) { this.data = data; } @Override public String toString() { return "ListNode{" + "data=
两个链表的第一个公共节点(简单难度)
想要成为大佬的彪彪
08-09 720
目录题目概述思路与代码思路展现代码示例总结 题目概述 附上leetcode链接： 点击此处进入leetcode链接 思路与代码 思路展现 代码示例 总结
c语言求两个链表的公共结点,两个链表的第一个公共子节点
weixin_35927509的博客
05-21 731
题目：输入两个链表，找出它们的第一个公共子节点。直观做法：在第一个链表上顺序遍历每个节点，每遍历到一个节点的时候，在第二个链表上顺序遍历每个节点。如果在第二个链表上有一个节点和第一个链表上的节点一样，说明两个链表在这个节点上重合，于是就找到了它们的公共节点。如果第一个链表的长度为 m， 第二个链表的长度为 n，显然，该方法的时间复杂度是 O(mn)。分析有公共节点的两个链表的特点：如果两个单向链表...
【8.7】链表-找出两个链表的第一个公共节点
攻城狮7号的博客
12-31 1138
第一种解法虽然直观且容易想到，但效率较低，因为它需要将第一个链表的所有节点逐一存储，然后再逐个判断第二个链表的节点是否存在于集合中。相比之下，最后一种解法则更为巧妙，它不需要统计链表的长度，而是当一个链表遍历结束后，立即切换到另一个链表继续遍历。这种方法虽然不太容易想到，但却是一种非常经典的解决方案，既高效又节省空间。
两个链表的第一个公共结点-链表专题
m0_56642224的博客
07-06 1397
两个链表的第一个公共结点的四种思路！！
【LeetCode】两个链表的第一个公共节点
在热爱技术的路上一直前行。
04-22 495
难度：简单 语言：js 题目描述： 方法一：hash集合（Set（）） 代码： /** * Definition for singly-linked list. * function ListNode(val) { * this.val = val; * this.next = null; * } */ /** * @param {ListNode} headA * @param {ListNode} headB * @return {ListNod..
leetcode-两个链表的第一个公共节点
pubgNO1的博客
08-19 182
一.题目描述 输入两个链表，找出它们的第一个公共节点。 https://leetcode-cn.com/problems/liang-ge-lian-biao-de-di-yi-ge-gong-gong-jie-dian-lcof/ 二.代码 public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) { ListNode l1 = headA; ListNode l2 = head
52. 两个链表的第一个公共节点
YouMing_Li的博客
03-11 348
文章目录剑指 Offer 52. 两个链表的第一个公共节点解题思路Java代码 剑指 Offer 52. 两个链表的第一个公共节点 输入两个链表，找出它们的第一个公共节点。 如下面的两个链表： 在节点 c1 开始相交。 示例 1： 输入： intersectVal = 8, listA = [4,1,8,4,5], listB = [5,0,1,8,4,5], skipA = 2, skipB = 3 输出： Reference of the node with value = 8 输入解释： 相交节
两个链表的第一个公共节点21
08-03
两个链表的第一个公共节点21 链表是一种基本的数据结构，它广泛应用于计算机科学和信息技术领域。链表可以用来存储和操作大量的数据，并且它可以很好地满足一些特殊的需求，如插入、删除和查找等操作。然而，在链表...
java基础面试题两个链表的第一个公共节点
11-12
java基础面试题两个链表的第一个公共节点本资源系百度网盘分享链接
精选资源
c++-剑指offer题解之两个链表的第一个公共节点
08-10
c++ c++_剑指offer题解之两个链表的第一个公共节点
基于Java+SpringBoot+Vue的家具网上商城系统设计与实现源码及文档
最新发布
12-21
本项目旨在构建一个基于Web的家具在线销售平台，该系统致力于实现家具商品的高效数字化管理与用户交互。平台核心功能涵盖：主页展示、个人中心、用户账户管理、家具分类维护、商品信息管理、订单处理及系统配置等模块。管理员通过预设凭证登录后，可全面管理平台的各项业务与数据。 技术实现采用Spring Boot与Node.js作为后端支撑，结合Vue.js前端框架及Element UI组件库，数据库选用MySQL，项目管理依赖Maven。开发环境推荐使用IntelliJ IDEA，同时兼容Eclipse。系统遵循浏览器/服务器（B/S）架构模式，确保跨平台访问的便捷性。 部署时需配置数据库连接参数，相关设置在项目资源文件中指定。初始化数据库可执行提供的SQL脚本。应用启动后，管理员可通过特定路径访问后台管理界面，普通用户则通过前端入口浏览与购买商品。具体技术细节与操作流程可参考附带的文档资料。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
推荐系统基于Java+Vue的联邦学习隐私保护模型设计：分布式协同推荐架构与安全通信实现 项目介绍 基于java+vue的联邦学习的隐私保护推荐系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-21
内容概要：本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构，使用户数据在本地完成模型训练，仅上传加密后的模型参数或梯度，通过中心服务器进行联邦平均聚合，从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计，包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块，并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时，系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示，Java后端支撑高并发服务与日志处理，形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例，如特征提取、模型聚合、加密上传等，增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群：具备一定Java和Vue开发基础，熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术，从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标：①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法；②掌握隐私保护机制（如加密传输、差分隐私）与模型聚合技术的集成；③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型；④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议：建议结合代码示例深入理解联邦学习流程，重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑，同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展，适用于科研验证与工业级系统原型开发。
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告.docx
12-21
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告
遗传算法的原理及其在实践中的应用（PDF格式）
12-21
源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
第4讲：RGB-LED 传感器实验.mp4
12-21
Arduino智能硬件开发实战项目
两个链表第一个公共结点
03-24
### 找到两个链表的第一个公共节点 #### 方法一：哈希集合 (基于引用[^1]) 通过使用 `Map` 或者 `Set` 数据结构来存储其中一个链表的所有节点。随后遍历另一个链表，检查当前节点是否已经存在于集合中。如果存在，则该节点即为两链表的第一个公共节点。 这种方法的时间复杂度为 \(O(m+n)\)，其中 \(m\) 和 \(n\) 是两条链表的长度；空间复杂度为 \(O(m)\) 或 \(O(n)\)，取决于哪个链表被存入集合中。 ```python def getIntersectionNode(headA, headB): nodes_in_B = set() current_node = headB while current_node is not None: nodes_in_B.add(current_node) current_node = current_node.next current_node = headA while current_node is not None: if current_node in nodes_in_B: return current_node current_node = current_node.next return None ``` --- #### 方法二：双指针法 (基于引用[^2]) 定义两个指针分别指向两个链表头结点。每次移动一步，当到达链表末端时，跳转至另一条链表头部继续前进。这样可以消除两者之间的长度差，在第二次相遇处即是第一个公共节点。 此方法时间复杂度同样为 \(O(m+n)\)，而空间复杂度降为了 \(O(1)\)。 ```python def getIntersectionNode(headA, headB): pointerA, pointerB = headA, headB while pointerA != pointerB: pointerA = headB if pointerA is None else pointerA.next pointerB = headA if pointerB is None else pointerB.next return pointerA # 返回值可能是公共节点或者None ``` --- #### 方法三：计算长度差异并调整起始位置 先遍历两条链表得到它们各自的长度，并求出差值。让较长的那个链表先行走这个差距步数后再同步逐一遍历比较各对应节点直至发现相等为止。 这种方式也实现了线性时间和常量级额外内存消耗的目标。 ```python def length(node): count = 0 while node: count += 1 node = node.next return count def getIntersectionNode(headA, headB): lenA, lenB = length(headA), length(headB) shorter = headA if lenA < lenB else headB longer = headB if lenA < lenB else headA diff = abs(lenA - lenB) for _ in range(diff): longer = longer.next while shorter and longer: if shorter == longer: return shorter shorter = shorter.next longer = longer.next return None ``` ---
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