[Leetcode] 143. Reorder List 解题报告

本文介绍了一种链表重排序的方法,即将链表分为两部分,翻转第二部分后再与第一部分交替合并。文章通过示例展示了如何将链表{1,2,3,4}

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题目

Given a singly linked list LL0L1→…→Ln-1Ln,
reorder it to: L0LnL1Ln-1L2Ln-2→…

You must do this in-place without altering the nodes' values.

For example,
Given {1,2,3,4}, reorder it to {1,4,2,3}.

思路

思路很直观:1)将链表分成长度相等的两部分part1和part2;2)将part2翻转一下;3)将part1和翻转后的part2进行顺次合并。我第一次做这道题目的时候没有想到用two pointers,所以线性扫描了好几遍,虽然时间复杂度仍然符合题目要求,但是代码显得冗长。用了two pointers的思路之后,代码就简练多了。

代码

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    void reorderList(ListNode* head) {
        if (!head || !head->next) {
            return;
        }
        ListNode *slow = head, *fast = head;
        ListNode *p = head, *q = head;
        while (fast->next && fast->next->next) {
            slow = slow->next;
            fast = fast->next->next;
        }
        fast = slow->next;      // separate the list
        slow->next = NULL;
        p = fast, q = fast->next, fast->next = NULL;
        while (q) {             // reverse the second list
            ListNode *temp = q->next;
            q->next = p;
            p = q;
            q = temp;
        }
        q = head;
        while (p && q) {
            ListNode *temp1 = q->next, *temp2 = p->next;
            p->next = q->next;
            q->next = p;
            q = temp1, p = temp2;
        }
    }
};
内容概要:本文详细介绍了如何使用STM32微控制器精确控制步进电机,涵盖了从原理到代码实现的全过程。首先,解释了步进电机的工作原理,包括定子、转子的构造及其通过脉冲信号控制转动的方式。接着,介绍了STM32的基本原理及其通过GPIO端口输出控制信号,配合驱动器芯片放大信号以驱动电机运转的方法。文中还详细描述了硬件搭建步骤,包括所需硬件的选择与连接方法。随后提供了基础控制代码示例,演示了如何通过定义控制引脚、编写延时函数和控制电机转动函数来实现步进电机的基本控制。最后,探讨了进阶优化技术,如定时器中断控制、S形或梯形加减速曲线、微步控制及DMA传输等,以提升电机运行的平稳性和精度。 适合人群:具有嵌入式系统基础知识,特别是对STM32和步进电机有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①学习步进电机与STM32的工作原理及二者结合的具体实现方法;②掌握硬件连接技巧,确保各组件间正确通信;③理解并实践基础控制代码,实现步进电机的基本控制;④通过进阶优化技术的应用,提高电机控制性能,实现更精细和平稳的运动控制。 阅读建议:本文不仅提供了详细的理论讲解,还附带了完整的代码示例,建议读者在学习过程中动手实践,结合实际硬件进行调试,以便更好地理解和掌握步进电机的控制原理和技术细节。同时,对于进阶优化部分,可根据自身需求选择性学习,逐步提升对复杂控制系统的理解。
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