算法(15)翻转链表

题目描述

输入一个链表,反转链表后,输出新链表的表头。

思路:
就是把原节点的next节点当做头结点,然后将头结点的next指向原节点,其实就是互换一下,依次进行,知道把最后一个节点转换成了头结点。

新建一个空节点,命名为preNode,然后将pNode节点(原节点)的next节点指向这个前节点,然后将我们自身的地址给这个前节点,我们自身节点往后移动,原来的pNode.next 地址指向了pNode,这就是将原来的pNode和pNextNode变成了现在的preNode和pNode,其实双方已经换位,就连指向也完全相反了。

学习过C的同学更能理解这个,结合图片,应该就不难理解了。

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  public ListNode ReverseList(ListNode head) {
        if (head == null)
            return null;

        ListNode newHead = null;
        ListNode preNode = null;
        ListNode pNode = head;

        while ((pNode != null)) {

            ListNode pNextNode = pNode.next;
            if (pNextNode == null) {
                newHead = pNode;
            }
            pNode.next = preNode;
            preNode = pNode;
            pNode = pNextNode;

        }
        return newHead;
    }
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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