leetcode刷题.328. 奇偶链表.每日打卡

该博客主要讨论了一种算法问题,即如何将一个链表重新排列,使得奇数索引位置的节点链接在一起,偶数索引位置的节点链接在一起,最后再将奇数链表和偶数链表连接起来。提供的C++代码实现了一个解决方案,通过两个指针遍历链表,分别处理奇数和偶数位置的节点,最后将两个链表连接成新的有序链表。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

代码:

class Solution328_medium {
public:
	ListNode* oddEvenList(ListNode* head) {

		if (nullptr == head || nullptr == head->next)
			return head;

		ListNode* odd_head = head, * odd = head;
		ListNode* even_head = head->next, * even = head->next;

		while (nullptr != odd && nullptr != even) {

			odd->next = even->next;
			odd = odd->next;
			if (nullptr != odd)
				even->next = odd->next;
			even = even->next;
		}

		odd = odd_head;
		while (nullptr != odd->next)
			odd = odd->next;

		odd->next = even_head;
		return odd_head;
	}
};

 

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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