复杂链表的复制

题目描述
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)

解题思路
在这里插入图片描述

public class RandomListNode{
		int label;
		RandomListNode next = null;
		RandomListNode random = null;
		RandomListNode(int label){
			this.label = label;
		}
	}
	
	public RandomListNode clone(RandomListNode pHead){
		if(pHead == null)
			return null;
		//复制节点 A->B->C 变成 A->A'->B->B'->C->C'
		RandomListNode head = pHead;
		while(head != null){
			RandomListNode node = new RandomListNode(head.label);
			node.next = head.next;
			head.next = node;
			head = node.next;
		}
		//复制random
		head = pHead;
		while(head != null){
			head.next.random = head.random == null ? null : head.random.next;
			head = head.next.next;
		}
		//折分
		head = pHead;
		RandomListNode chead = head.next;
		while(head != null){
			RandomListNode node = head.next;
			head.next = node.next;
			node.next = node.next == null ? null : node.next.next;
			head = head.next;
		}
		return chead;
	}

参考尾尾部落

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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