Leetcode 143. Reorder List

博客围绕单链表特定规则重排序问题展开,针对讨论区高赞答案给出通俗解释。需先找到中间节点,对其后子链表翻转,再将两个子链表合并。重点讲解了三个while循环,分别用于找中间节点、翻转子链表和合并链表,链表操作比数组复杂。

Given a singly linked list LL0→L1→…→Ln-1→Ln,
reorder it to: L0→LnL1→Ln-1→L2→Ln-2→…

Example 1:

Given 1->2->3->4, reorder it to 1->4->2->3.
Example 2:

Given 1->2->3->4->5, reorder it to 1->5->2->4->3.

显然这道题是对链表进行特定规则的重排序。

我会针对讨论区最高赞的答案来给出通俗的解释来帮助理解代码。

很显然看到L0->Ln这样 第一反应会想到高斯求和公式(跑题),  在这里我们需要做的是找到中间那个点A,然后对A后面的链表节点进行翻转。      这样头节点~A  以及A后面的第一个节点~尾结点 你就可以想象成那个简单的两个有序数组合并一样的思路了, 只是链表的操作实现会比数组复杂。

 

public void reorderList(ListNode head) {
            if(head==null||head.next==null) return;
            
            //Find the middle of the list
            ListNode p1=head;
            ListNode p2=head;
            while(p2.next!=null&&p2.next.next!=null){ 
                p1=p1.next;
                p2=p2.next.next;
            }
            
            //Reverse the half after middle  1->2->3->4->5->6 to 1->2->3->6->5->4
            ListNode preMiddle=p1;
            ListNode preCurrent=p1.next;
            while(preCurrent.next!=null){
                ListNode current=preCurrent.next;
                preCurrent.next=current.next;
                current.next=preMiddle.next;
                preMiddle.next=current;
            }
            
            //Start reorder one by one  1->2->3->6->5->4 to 1->6->2->5->3->4
            p1=head;
            p2=preMiddle.next;
            while(p1!=preMiddle){
                preMiddle.next=p2.next;
                p2.next=p1.next;
                p1.next=p2;
                p1=p2.next;
                p2=preMiddle.next;
            }
        }

这里重点就是理解三个while循环了, 第一个while循环很简单, 就是找到中间节点A,  在这个代码注释的链表中它对应的值是3.

第二个while循环就是把中间节点之后的子链表进行翻转。 其实看懂这部分代码是需要费点脑子的。

首先我给出这里节点的定义:

preCurrent:当作对这个链表进行遍历的一个索引指针就可以了 在这里它永远指向4.

current :  这个是preCurrent指向的下一个节点, 会随着每次while循环发生变化 第一次循环它是5 第二次是6.

那么我们怎么达到子链表翻转呢。

就是不停的通过preCurrent来获取current节点, 然后将这个current节点换到3的后面, 然后这个current节点指向preCurrent,并且让preCurrent.next指向current的next节点,这样来保证链表的循环衔接下去。 

可以理解成一种头插法的思想

第三个while循环做的操作就是合并两个链表的操作了。只不过是因为通过指针指向变换的操作来完成合并,所以实现方式上会有些复杂。p1 和 p2 在这里分别是两个子链表的头节点, 所以我们需要做的步骤实质上就是让 p1.next = p2 , p2.next = p1.next, 再然后循环往下走p2 = 原先的子链表中的p2.next , p1 = 原先子链表中的p1.next;

 

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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