剑指 Offer 52. 两个链表的第一个公共节点

本文介绍如何使用Python解决链表问题,通过迭代对比节点,找到两个链表的第一个共同节点。核心思路是利用两个链表节点的相对位置,直至找到相同的引用地址。

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输入两个链表,找出它们的第一个公共节点。
在这里插入图片描述

题解

核心思想是利用两个链表的 节点和 相同

  1. 首先进行判空操作
  2. 循环的条件是只要两个节点的引用的地址(使用==)不相同,则继续循环
  3. 如果 A 链表的引用为空之后,将A链表的引用调整到B链表的头结点
  4. B链表同理
  5. 最后返回任意一个节点的引用就是第一个公共节点
public class Solution {
    public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) {
        if(headA==null || headB==null){
            return null;
        }
        ListNode headACurNode = headA;
        ListNode headBCurNode = headB;
        // 核心循环结束的条件
        // equals通常用来比较两个对象的内容是否相等,==用来比较两个对象的地址是否相等。
        while (headACurNode!=headBCurNode){
            if(headACurNode == null){
                headACurNode = headB;
            }else {
                headACurNode = headACurNode.next;
            }
            if(headBCurNode == null){
                headBCurNode = headA;
            }else {
                headBCurNode = headBCurNode.next;
            }
            
        }
        return headACurNode;
    }
}
内容概要:本文档《gee scripts.txt》记录了利用Google Earth Engine(GEE)进行遥感影像处理与分类的脚本流程。首先,对指定区域内的Landsat 5卫星图像进行了数据筛选,排除云量超过7%的影像,并应用缩放因子调整光学波段和热波段的数值。接着,基于样本数据集训练随机森林分类器,用于区分植被、水体、建筑、土壤、拜耳作物、岩石和草地等地物类型。最后,将训练好的模型应用于处理后的Landsat 5影像,生成分类结果图层,并计算混淆矩阵以评估模型准确性,同时将分类结果导出至Google Drive。 适合人群:从事地理信息系统(GIS)、遥感科学或环境监测领域的研究人员和技术人员,特别是那些希望深入了解GEE平台及其在地物分类中的应用的人士。 使用场景及目标:①从Landsat卫星获取特定时间段内的高质量影像数据;②通过预处理步骤提高影像质量,确保后续分析的有效性;③构建并训练机器学习模型以实现地物自动分类;④评估分类模型性能,保证结果可靠性;⑤将最终成果高效存储于云端平台以便进一步研究或共享。 阅读建议:由于涉及较多专业术语和技术细节,在阅读时建议先熟悉GEE平台的基本操作以及相关遥感知识,重点关注数据处理流程和分类算法的选择依据。此外,对于代码部分,可以尝试在自己的GEE环境中运行,以便更好地理解每个步骤的具体作用。
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