[Leetcode] 206. Reverse Linked List 解题报告

本文介绍两种链表反转的方法:递归法与迭代法。递归法通过翻转以当前节点的下一个节点为头的链表,并调整当前节点的位置实现反转。迭代法则从前向后遍历链表,依次调整每个节点的指向,直至链表末尾。

题目

Reverse a singly linked list.

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Hint:

A linked list can be reversed either iteratively or recursively. Could you implement both?

思路

1、递归法:如果头结点为空或者链表中只有一个结点,则属于平凡情况,直接返回。否则首先翻转以head->next为头结点的链表,然后把head接在末尾,并将head的next置为空。

2、迭代法:从前往后扫描链表,每次翻转一下next的指向,直到到达链表末尾。最后别忘了将head的next置为空。

代码

1、递归法:

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode* reverseList(ListNode* head) {
        if (head == NULL || head->next == NULL) {
            return head;
        }
        ListNode *new_tail = head->next;
        ListNode *new_head = reverseList(head->next);
        new_tail->next = head;
        head->next = NULL;
        return new_head;
    }
};

2、迭代法:

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode* reverseList(ListNode* head) {
        if(head == NULL) {
            return NULL;
        }
        ListNode* pre_node = head;
        ListNode* crt_node = head->next;
        while(crt_node != NULL)
        {
            ListNode* nxt_node = crt_node->next;    // backup
            crt_node->next = pre_node;
            pre_node = crt_node;
            crt_node = nxt_node;
        }
        head->next = NULL;
        return pre_node;
    }
};

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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!
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