leetcode:合并多个连表(java)

Java实现 LeetCode 721 账户合并(并查集) 721. 账户合并 给定一个列表 accounts,每个元素 accounts[i] 是一个字符串列表,其中第一个元素 accounts[i][0] 是 名称 (name),其余元素是 emails 表示该帐户的邮箱地址。 现在,我们想合并这些帐户。如果两个帐户都有一些共同的邮件地址,则两个帐户必定属于同一个人。请注意,即使两个帐户具有相同的名称,它们也可能属于不同的人,因为人们可能具有相同的名称... 阅读详情

坚持5天了,加油谢谢支持!有不足请您指出

package LeetCode;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class MoreListNode {
    public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) {
        if (lists.length<=0)return null;
        ListNode head=null;
        //比较出最小值一个初始值
        int minval=Integer.MAX_VALUE;
        //记录最大值时i的值
        int mini=0;

        for (int i = 0; i <lists.length ; i++) {
            if (lists[i]==null)continue;
            if (lists[i].val<minval){
                minval=lists[i].val;
                mini=i;
            }
        }
        if(minval==Integer.MAX_VALUE){
            return null;
        }else {
            head = lists[mini];
            if ( lists[mini].next==null){
                lists[mini]=null;
            }else {
                lists[mini] = lists[mini].next;
            }
            head.next = mergeKLists(lists);
            return head;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        ListNode l1 = new ListNode(1);
        ListNode l11 = new ListNode(3);
         ListNode l12 = new ListNode(5);
        ListNode l2 = new ListNode(1);
        ListNode l21 = new ListNode(3);
        ListNode l22 = new ListNode(4);
        l1.next = l11;
        l11.next = l12;
        l2.next = l21;
         l21.next = l22;
         ListNode[] r={l1,l2};
        MoreListNode a=new MoreListNode();
        a.mergeKLists(r);
    }
}

 

【困难】力扣算法题解析LeetCode23:合并K个升序链表 本文介绍了如何高效合并K个有序链表的方法。通过分治法将问题分解为两两合并子任务,大幅降低时间复杂度。具体实现时,先处理边界情况,然后迭代合并链表对,最终得到完全合并的链表。算法时间复杂度为O(NlogK),其中N为总节点数,K为链表数量。Java代码展示了分治合并的核心逻辑,包括哑节点处理、双指针比较和剩余链表连接等关键步骤。 阅读详情

相关推荐

【中等】力扣算法题解析LeetCode56:合并区间

本文介绍如何合并重叠区间。首先将输入区间按起始位置排序,然后遍历检查相邻区间是否重叠(当前区间的起点≤前一区间的终点),若重叠则合并(更新终点为两者最大值)。最终返回合并后的不重叠区间数组。该方法时间复杂度为O(n log n),空间复杂度O(n)。Java代码实现通过排序预处理和动态合并策略高效解决问题。

ylumwd的博客 379

LeetCode(合并区间)

20200405 题目 :合并区间 给出一个区间的集合,请合并所有重叠的区间。 示例: 输入: [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]] 输出: [[1,6],[8,10],[15,18]] 解释: 区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6]. 思路: 1.首先根据二维数组中每个一维数组的[0]进行升序排序,即根据start进行排序; 2.合并条件是前一个...

1200

Direct-LiNGAM算法理解

现在是大数据的时代,数据即是财富。那么如何从数据中发现因果关系呢?这是我们促进我们更加高效利用数据的一个问题?本文介绍了一种方法,可以在符合条件的观察数据中恢复出数据背后的因果结构,帮助我们更好理解数据的产生机制。

小小程序猿的博客 4592

Leetcode算法——23、合并多个链表

合并 k 个有序链表,返回一个新的有序链表。 示例: Input: [ 1-&gt;4-&gt;5, 1-&gt;3-&gt;4, 2-&gt;6 ] Output: 1-&gt;1-&gt;2-&gt;3-&gt;4-&gt;4-&gt;5-&gt;6 思路 使用归并排序,思路与Leetcode算法——21、合并两个有序链表相似。 维护 k 个指针,每次提取 k 个数中最小的数,然后此指针+1,...

HappyRocking的专栏 1189

一维光子晶体态密度计算与应用解析

态密度(DOS)是凝聚态物理和光子学中的核心概念,描述了量子态在能量空间的分布规律。基于麦克斯韦方程组的周期性介电结构分析表明,一维光子晶体通过布拉格散射形成光子带隙,其态密度曲线呈现典型的范霍夫奇点和禁带特征。这种特性使光子晶体在光学工程中具有重要价值,特别是在滤波器设计和传感器开发领域。通过转移矩阵法等数值计算手段,可以精确预测带隙位置和宽度,其中折射率对比度与周期数是关键设计参数。实际应用中,1550nm通信波段滤波器常采用Si/SiO2交替结构,而引入缺陷层则能产生高Q值缺陷模。计算优化时需注意数值

weixin_36487018的博客 193

PDF批量加水印 与 去除水印实践

我们可以给PDF加图片水印或文字水印,要去除图片水印,一般只需要删除最后一个图片对象即可。要去除文字水印,需要保证主体内容和文字水印在/Contents中位于不同的对象内,这样我们只需要删除文字水印对应的对象即可删除水印。而对于主体内容和文字水印已经混合在一个对象时,本文的提供的方法则无能为力,需要进一步深入分析PDF细节。

小小明-代码实体的专栏 2763

LeetCode合并问题汇总

       刷题包括笔试中经常会遇到合并问题,将LeetCode中常见的合并问题的代码总结如下,包括数组合并、链表合并、区间合并,涉及到排序,递归等常用操作:   1.关于数组合并:(LeetCode 88:merge-sorted-array)        Given two sorted integer arrays A and B, merge B into A as one so...

danjuanzi2684的博客 320

告别玄学调参:手把手教你用LSTM-AutoEncoder为传感器数据做异常检测(实战篇)

本文详细介绍了LSTM-AutoEncoder在传感器数据异常检测中的工程化实践,包括数据预处理、模型架构设计和生产环境部署策略。通过结合LSTM的时间序列处理能力和AutoEncoder的特征提取优势,该方法能够有效识别温湿度、PM2.5等传感器数据的异常模式,适用于工业物联网和室内空气质量监测等场景。

weixin_29212429的博客 477

LeetCode-合并两个有序链表(java实现)

    题目如下      看完题目之后,思考的结果是用递归做应该是最佳的选择。但无奈水平真的有限,没有想出来如何用设计递归。提交的时候就没有用递归实现,运行结果可想而知:23ms。看了第一名的用时是5ms,而且代码简洁优美,不得不佩服 /** *Definition for singly-linked list */ class ListNode{ int val; L...

fengpojian的博客 2万+

最小二乘法(看完即会)

其中,X是数据矩阵,每一行是一个数据点,每一列是一个自变量(包括截距项),Y是观测值向量,β是待求的系数向量。为了找到使S最小的a和b的值,我们需要对S求关于a和b的偏导数,并令它们等于零。最小二乘法的数学公式通常用于线性回归问题,其中目标是找到一条直线(或更高维度的超平面),使得这条直线与给定数据点的误差平方和最小。同样地,通过求偏导数和令偏导数等于零,我们可以得到一个线性方程组,解这个方程组可以找到最优的b_0, b_1, …+ b_m*x_m,其中b_0是截距,b_1到b_m是各个自变量的系数。

qlkaicx的博客 2万+

STM32F407 步进电机S形曲线加减速

步进电机

smallerlang的博客 1592

leetcode 合并k个排序列表(三种解法)

题目描述 合并 k 个排序链表,返回合并后的排序链表。请分析和描述算法的复杂度。 解法1 建立一个数组,将所有元素保存,排序之后,再链接成一个链表 class Solution: def mergeKLists(self, lists): """ :type lists: List[ListNode] :rtype: ListNode ...

fanc的博客 1919

2025海外代理IP深度横评:Bright Data、IPFoxy、SmartProxy等六大服务商实战对比

本文深度横评2025年六大海外代理IP服务商(Bright Data、IPFoxy、SmartProxy、IPIPGO、Kookeey及青果网络),基于实战测试数据,从IP池质量、速度稳定性、性价比等维度进行对比。针对跨境电商、数据爬虫、社交媒体管理等不同业务场景,提供精准的选购指南与避坑建议,帮助企业用户根据自身需求选择最合适的代理IP解决方案。

weixin_29196891的博客 436

力扣刷题笔记:交替合并字符串 (LeetCode1768) — Java

简单来说,这道题就是要求我们将两个字符串穿插在一起,就像我们上学时期站队一样,原本男生一列,女生一列,可是现在要求我们男女穿插合并成一列,在这个过程中会存在有一列队伍人数比另一列多的情况,多的人自然排在后面就好了。2.就像刚刚说的那样,两个队伍合并之后会成为一个新的队伍,所以两个字符串合并之后成为一个新的字符串,所以我们需要提前创建一个结果字符串,将字符一个一个放进结果字符串。开始,通过交替添加字母来合并字符串。1.因为交替合并是需要一个一个穿插的,在这里我们想到肯定要遍历字符串中的每个字符,所以。

2501_90563889的博客 1038

【uniapp踩坑记】App Store上传失败:Invalid Swift Support错误怎么解决?

作为一个前端出身的开发者,用 uniapp 开发原生 App 已经够挑战了,打包 iOS 上传 App Store 更是处处暗雷。这次的坑虽然小,但确实容易忽略。如果你也遇到了类似的报错,希望这篇文章能帮你少踩一次坑!

代码简单说 Vue、JAVA、PHP、Node.js 熟练运用,接口、架构、性能全搞定。 1143

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

力扣最热一百题——14.合并区间

力扣最热一百题,两种解法。新手也能学会!!!

WenJGo的博客 1592

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

力扣 56.合并区间——Java

这两个类是 Java 集合框架中的一部分,提供了强大的数组和集合操作功能。你不需要额外安装或导入其他库,它们是 Java 标准库的一部分,可以直接使用。列表是一种灵活且强大的数据结构,适用于存储和操作有序的数据。Java 提供了多种实现,可以根据具体需求选择合适的列表类型。返回的值用于确定元素的顺序。可以根据比较器的不同实现进行升序或降序排序。如果你需要根据特定的规则进行排序,可以使用方法的重载版本,传入一个比较器。// 按降序排序// 输出排序后的数组。

2302_81034736的博客 1555

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

力扣[LeetCode]-面试150Java代码实现

为了应对这种情况,nums1 的初始长度为 m + n,其中前 m 个元素表示应合并的元素,后 n 个元素为 0 ,应忽略。给你一个 非严格递增排列 的数组 nums ,请你 原地 删除重复出现的元素,使每个元素 只出现一次 ,返回删除后数组的新长度。更改数组 nums ,使 nums 的前 k 个元素包含唯一元素,并按照它们最初在 nums 中出现的顺序排列。给你一个有序数组 nums ,请你 原地 删除重复出现的元素,使得出现次数超过两次的元素只出现两次 ,返回删除后数组的新长度。

kearily的博客 1222

Java实现 LeetCode 23 合并K个排序链表

23. 合并K个排序链表 合并 k 个排序链表,返回合并后的排序链表。请分析和描述算法的复杂度。 示例: 输入: [ 1->4->5, 1->3->4, 2->6 ] 输出: 1->1->2->3->4->4->5->6 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/m...

南 墙 1万+

《LeetCode力扣练习》第56题 合并区间 Java

《LeetCode力扣练习》第56题 合并区间 Java 一、资源 题目: 以数组 intervals 表示若干个区间的集合,其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间,并返回 一个不重叠的区间数组,该数组需恰好覆盖输入中的所有区间 。 示例 1: 输入:intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]] 输出:[[1,6],[8,10],[15,18]] 解释:区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合

XRT_knives的博客 607

力扣【LeetCode】—— 合并有序数组、合并有序链表【java】

文章目录合并有序数组合并有序链表 合并有序数组 题目地址: https://leetcode-cn.com/problems/merge-sorted-array/ 题目: 给你两个有序整数数组 nums1 和 nums2,请你将 nums2 合并到 nums1 中,使 nums1 成为一个有序数组。 说明: 初始化 nums1 和 nums2 的元素数量分别为 m 和 n 。 你可以假设 nums1 有足够的空间(空间大小大于或等于 m + n)来保存 nums2 中的元素。 示例: 输入:nums1

眉头的骰 988

【力扣题解】P617-合并二叉树-Java题解

【力扣题解】P617-合并二叉树-Java题解

@花无缺 645

【PythonCode】力扣Leetcode21~25题Python版

Leetcode20-25

weixin_43790276的博客 1632

《LeetCode力扣练习》第617题 合并二叉树 Java

《LeetCode力扣练习》第617题 合并二叉树 Java 一、资源 题目: 给你两棵二叉树: root1 和 root2 。 想象一下,当你将其中一棵覆盖到另一棵之上时,两棵树上的一些节点将会重叠(而另一些不会)。你需要将这两棵树合并成一棵新二叉树。合并的规则是:如果两个节点重叠,那么将这两个节点的值相加作为合并后节点的新值;否则,不为 null 的节点将直接作为新二叉树的节点。 返回合并后的二叉树。 注意: 合并过程必须从两个树的根节点开始。 示例 1: 输入:root1 = [1,3,2,

XRT_knives的博客 214

力扣简单题系列:合并两个有序数组(LeetCode 88)

这道题通过双指针法,高效地将两个有序数组合并为一个有序数组。对于初学者来说,掌握双指针的思想是解决类似问题的关键。

weixin_53910667的博客 794

[leetcode] 23. 合并 K 个升序链表

[leetcode] 23. 合并 K 个升序链表

lvhao123456789的博客 1562
上一篇: 各种集合如:Vector & ArrayList 等,小总结(小区别)
下一篇: leetcode:两两交换链表中的节点(java)
ArchitectDream
博客等级 码龄9年 48粉丝 288原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值