LeetCode in Python-2. 两数相加

博客包含题目描述及对应的解法,聚焦于信息技术领域问题的呈现与解决思路。

题目描述

解法 

# Definition for singly-linked list.
# class ListNode(object):
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.next = None

class Solution(object):
    def addTwoNumbers(self, l1, l2):
        """
        :type l1: ListNode
        :type l2: ListNode
        :rtype: ListNode
        """
        if l1==None:
            return(l2)
        if l2==None:
            return(l1)
        
        carry=0  #满足10向前进位
        dummy=ListNode(0)  #最前面链表的占位
        p=dummy 
        
        while l1 and l2:
            p.next=ListNode((l1.val+l2.val+carry)%10) # 链表的下一位,对10取余的值为下一位
            carry=(l1.val+l2.val+carry)//10 #对10取商,作为向前的进位
            l1=l1.next
            l2=l2.next
            p=p.next
            
        # 当l1与l2位数不同时的情况
        if l1:
            while l1:
                p.next=ListNode((l1.val+carry)%10)
                carry=(l1.val+carry)//10
                l1=l1.next
                p=p.next
        
        if l2:
            while l2:
                p.next=ListNode((l2.val+carry)%10)
                carry=(l2.val+carry)//10
                l2=l2.next
                p=p.next
        
        #当最后一位向前有进位时  
        if carry==1:
            p.next=ListNode(1)
        
        return dummy.next

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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