LeetCode61.旋转链表

本文详细解析LeetCode 61题——旋转链表的解题思路与算法实现,通过两次链表遍历,巧妙利用循环链表特性,高效完成链表旋转。

LeetCode61.旋转链表

题目描述:
给定一个链表,旋转链表,将链表每个节点向右移动 k 个位置,其中 k 是非负数。

示例 1:

输入: 1->2->3->4->5->NULL, k = 2
输出: 4->5->1->2->3->NULL
解释:
向右旋转 1 步: 5->1->2->3->4->NULL
向右旋转 2 步: 4->5->1->2->3->NULL
示例 2:

输入: 0->1->2->NULL, k = 4
输出: 2->0->1->NULL
解释:
向右旋转 1 步: 2->0->1->NULL
向右旋转 2 步: 1->2->0->NULL
向右旋转 3 步: 0->1->2->NULL
向右旋转 4 步: 2->0->1->NULL

解题思路:
(1)若链表为空或长度为1,或旋转长度为0,则返回head;
(2)计算链表长度,确定向右旋转的步数(因为旋转操作的周期性)
(3)设置指针p、q,相隔k个,当p指向最后一个节点时,q指向倒数k+1个
(4)将尾节点的下一个指向头结点,将头结点指向倒数第k个,倒数k+1节点的next置为空(头结点只是指针)
/**

  • Definition for singly-linked list.

  • struct ListNode {

  • int val;
    
  • ListNode *next;
    
  • ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
    
  • };
    /
    class Solution {
    public:
    ListNode
    rotateRight(ListNode* head, int k) {
    if(head == NULL || head->next == NULL || k == 0)
    return head;
    int len = 1;
    ListNode *p = head, *q = head;

     while(p->next)
     {
         p = p->next;
        len++;
     }
     p = head;
     k = k % len;
     while(k)
     {
         p = p->next;
         k--;
     }
     while(p->next != NULL)
     {
         p = p->next;
         q = q->next;
     }
     p->next = head;
     head = q->next;
     q->next = NULL;
     return head;
    

    }
    };

查看了答案中最快速解法:
发现高妙之处在第一次遍历链表得到链表长度,同时将尾节点下一位指向头结点,将链表设置为循环链表;
明确要向右旋转的步数,找到需要断开的节点位置,新的尾节点设为零,头节点指向新的头结点,并返回头结点。
代码如下:
class Solution {
public:
ListNode* rotateRight(ListNode* head, int k) {
if(head == NULL || head->next == NULL|| k < 1)
return head;
ListNode *p = head;
int len = 1;
while(p->next)
{
len++;
p = p->next;
}
k = len - k % len;
p->next = head;
while(k)
{
p = p->next;
k–;
}
head = p->next;
p->next = NULL;
return head;
}
};

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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