单链表逆序

本文介绍了一种利用递归方法实现单链表内容逆序输出的算法,并提供了一个具体的C语言实现示例。该方法通过先递归访问到链表的最后一个节点,再返回时依次输出各节点的数据,从而达到逆序输出的效果。

将一个单链表的内容逆序输出,考虑到当一个链表的元素打印之前将该元素的前一个元素打印,运用这个思路可以使用递归来实现该功能,(不过该方法仍然存在,问题,当链表过长会导致栈溢出问题)代码如下:

  1. </pre><pre name="code" class="cpp">/*  
  2.  * File:   main.c 
  3.  * Author: Kyle 
  4.  * 
  5.  * Created on 2015年9月7日, 下午2:34 
  6.  */  
  7.   
  8. #include <stdio.h>  
  9. #include <stdlib.h>  
  10.   
  11. typedef int Item; //定义数据项类型    
  12.   
  13. /* 
  14.  *单链表,结构体 
  15.  */  
  16. typedef struct node {  
  17.     Item item; //数据域    
  18.     struct node* next; //链域    
  19.   
  20. } Node;  
  21.   
  22. void Add2Tail(Node** pHead, int value) {  //链表末尾添加一个元素  
  23.     Node *p = (Node *) malloc(sizeof (Node));  
  24.     p->item = value;  
  25.     p->next = NULL;  
  26.   
  27.     if (*pHead == NULL) {  
  28.         *pHead = p;  
  29.     } else {  
  30.         Node *temp = *pHead;  
  31.         while (temp->next != NULL) {  
  32.             temp = temp->next;  
  33.         }  
  34.         temp->next = p;  
  35.     }  
  36. }  
  37. void Reversing_Output_List(Node* list) { //递归方法,逆序输出一个链表内容  
  38.     if (list != NULL) {  
  39.         if (list->next != NULL) {  
  40.             Reversing_Output_List(list->next);  
  41.         }  
  42.         printf("%d,", list->item);  
  43.     }  
  44. }  
  45.   
  46. int main() {  
  47.   
  48. /** 
  49. * 2.面试题5  逆序输出一个链表内容 
  50. */  
  51.     
  52.             Node *p = NULL;  
  53.             Add2Tail(&p, 4);  
  54.             Add2Tail(&p, 56);  
  55.             Add2Tail(&p, 6);  
  56.             Add2Tail(&p, 7);  
  57.             Add2Tail(&p, 9);  
  58.             Add2Tail(&p, 3);  
  59.             Add2Tail(&p, 1);  
  60.             Add2Tail(&p, 66);  
  61.             Add2Tail(&p, 24);  
  62.             Reversing_Output_List(p);  
  63.     return (EXIT_SUCCESS);  
  64. }  
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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