复杂链表的复制

问题:

输入一个复杂链表(每个节点中有节点值,以及两个指针,一个指向下一个节点,另一个特殊指针指向任意一个节点),返回结果为复制后复杂链表的head。(注意,输出结果中请不要返回参数中的节点引用,否则判题程序会直接返回空)

节点定义为:

   class RandomListNode:
     def __init__(self, x):
        self.label = x
        self.next = None
        self.random = None

链表结构为:
在这里插入图片描述

class Solution:
    # 返回 RandomListNode
    def Clone(self, pHead):
        # write code here
        head = pHead
        p_head, new_head = None, None
        random_dic = dict()
        newdic = dict()
         
        while head:
            node = RandomListNode(head.label)
            node.random = head.random
            head = head.next
            newdic[id(head)] = id(node)
            random_dic[id(node)] = node
            
             
            if new_head:
                new_head.next = node
                new_head = new_head.next
            else:
                new_head = node
                p_head = node
                 
        new_head = p_head
        while new_head:
            if new_head.random != None:
                new_head.random = random_dic[newdic[id(new_head.random)]]
            new_head = new_head.next
        return p_head

以下两种方法转自:
单链表(带random指针)深拷贝(Copy List with Random Pointer) https://www.cnblogs.com/linghu-java/p/9001738.html

方法1:用hash表存储结点信息,时间O(2n),空间O(n)

第一次遍历原链表,并构建random为null的新链表,于此同时在hash表中存储原结点和新结点的地址信息,原结点地址为key,新结点地址为value,即map<原结点地址,新结点地址>

第二次遍历原链表,对于random不为空的结点,可以根据random的值,在hash表中找到random指向的节点对应的新结点的地址,再以此给新结点random赋值即可。

方法2:先改变原链表的结构,在恢复,时间O(2n),空间O(1)

这个方法需要3次遍历,

第一次,构建新链表的结点,random为null,并且用原来链表节点的next指向对应的新结点,新结点的next指向原链表的下一个结点,如图所示:
在这里插入图片描述
第二次,给新节点的random赋值,

p = head;
while(p!=null){
    if(p.random != null){
        p.next.random = p.random.next;
    }
    p = p.next.next;
}

第三次,恢复原链表和新链表的链表结构。

head2 = head.next;
p = head;
while(p!=null){
    p2 = p.next;
    p.next = p2.next;
    if (p2.next != null) p2.next = p2.next.next;
    p = p.next; 
}

方法2的完整代码:

public class Solution {
    public RandomListNode copyRandomList(RandomListNode head) {
        if(head == null)return null;
        RandomListNode head2,p2,p = head;
        while(p!=null){
            RandomListNode n = new RandomListNode(p.label);
            n.next = p.next;
            p.next = n;
            p = n.next;
        }
        p = head;
        while(p!=null){
            if(p.random != null){
                p.next.random = p.random.next;
            }
            p = p.next.next;
        }
        
        head2 = head.next;
        p = head;
        while(p!=null){
            p2 = p.next;
            p.next = p2.next;
            if (p2.next != null) p2.next = p2.next.next;
            p = p.next; 
        }
        return head2;
    }
}
内容概要:论文提出了一种基于空间调制的能量高效分子通信方案(SM-MC),将传输符号分为空间符号和浓度符号。空间符号通过激活单个发射纳米机器人的索引来传输信息,浓度符号则采用传统的浓度移位键控(CSK)调制。相比现有的MIMO分子通信方案,SM-MC避免了链路间干扰,降低了检测复杂度并提高了性能。论文分析了SM-MC及其特例SSK-MC的符号错误率(SER),并通过仿真验证了其性能优于传统的MIMO-MC和SISO-MC方案。此外,论文还探讨了分子通信领域的挑战、优势及相关研究工作,强调了空间维度作为新的信息自由度的重要性,并提出了未来的研究方向和技术挑战。 适合人群:具备一定通信理论基础,特别是对纳米通信和分子通信感兴趣的科研人员、研究生和工程师。 使用场景及目标:①理解分子通信中空间调制的工作原理及其优势;②掌握SM-MC系统的具体实现细节,包括发射、接收、检测算法及性能分析;③对比不同分子通信方案(如MIMO-MC、SISO-MC、SSK-MC)的性能差异;④探索分子通信在纳米网络中的应用前景。 其他说明:论文不仅提供了详细的理论分析和仿真验证,还给出了具体的代码实现,帮助读者更好地理解和复现实验结果。此外,论文还讨论了分子通信领域的标准化进展,以及未来可能的研究方向,如混合调制方案、自适应调制技术和纳米机器协作协议等。
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