Reverse Linked List II

本文介绍了一种反转链表中指定区间[m, n]的方法。通过使用辅助头结点简化边界条件处理,并详细展示了如何反转从第m个节点到第n个节点的过程。此算法适用于解决涉及链表区间操作的问题。
/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode* reverseBetween(ListNode* head, int m, int n) 
    {
        if(head==NULL || head->next==NULL)
            return head;
        ListNode *newHead = new ListNode(-1);
        newHead->next = head;
        ListNode* begin=head;
        ListNode* preBegin=newHead;
        ListNode* end=newHead;
        ListNode* postEnd=head;
        while(--m)
        {
            preBegin=preBegin->next;
            begin=begin->next;
        }
        
        while(n--)
        {
            postEnd=postEnd->next;
            end=end->next;
        }
        
        reverse(begin,end);
        preBegin->next=begin;
        end->next=postEnd;
        
        return newHead->next;
        
    }
    void reverse(ListNode*& begin, ListNode*& end)
    {
        if(begin == end)
            return;
        else if(begin->next == end)
            end->next = begin;
        else
        {//at least 3 nodes
            ListNode* pre = begin;
            ListNode* cur = pre->next;
            ListNode* post = cur->next;
            while(post != end->next)
            {
                cur->next = pre;
                pre = cur;
                cur = post;
                post = post->next;
            }
            cur->next = pre;
        }
        //swap
        ListNode* temp = begin;
        begin = end;
        end = temp;
    }
};

胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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