算法系列------合并两个有序链表

【算法Hot100系列】合并两个有序链表 💝💝💝欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。非常期待和您一起在这个小小的网络世界里共同探索、学习和成长。💝💝💝 ✨✨ 欢迎订阅本专栏 ✨✨。 阅读详情
/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {
        ListNode preHead= new ListNode(-1);
        ListNode prePoint=preHead;
        ListNode Temp=new ListNode(-1);
        while(l1!=null&&l2!=null){
            if(l1.val<l2.val){
                Temp=l1;
                l1=l1.next;
                             }
            else{
               Temp=l2;
               l2=l2.next;
                 }
            preHead.next=Temp;
            preHead=preHead.next;
                                  }
        while(l1!=null){
            Temp=l1;
            l1=l1.next;
            preHead.next=Temp;
            preHead=preHead.next;
                       }
        while(l2!=null){
            Temp=l2;
            l2=l2.next;
            preHead.next=Temp;
            preHead=preHead.next;
                       }
        return prePoint.next;
        
    }
}
YOLOv11涨点改进| Kimi团队 2026 |独家创新首发、注意力改进篇|爆火AttnRes残差自注意力模块,含多种创新改进,借助残差思想,缓解细节信息在传播过程中被稀释,促进YOLOv11涨点 🔥本文提出AttnRes残差自注意力模块,通过深度维度的注意力加权机制替代传统固定残差累加方式,使YOLOv11网络能自适应选择更有价值的历史层特征进行聚合。该方法缓解了浅层细节信息在深层传播过程中被稀释的问题,有效融合浅层纹理与深层语义特征,提升小目标、密集目标和复杂场景的检测能力。AttnRes还改善了深层网络的梯度分布与训练稳定性,增强模型收敛质量和泛化能力。实验表明,该模块能以较小计算开销显著提升YOLOv11的特征表达能力、检测精度和整体鲁棒性。文中详细介绍了模块结构、实现原理、优势特点 阅读详情

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