单链表是否有环

public static boolean hasCycle(ListNode head) {
		int i = 0;
		if (head == null) {
			return false;
		} else {
			while (true) {
				head = head.next;
				if (head == null) {
					return false;
				}
				i++;
				if (i > 1000) {
					return true;
				}
			}
		}
	}

对于单链表如果没有环,必有尾节点,所以一旦找到尾节点就返回false,当有环时,循环不会停止,设一个i用来判断,当i大于某一个大数时就返回true。但这样效率很低。

在判断单链表环时我们可以采用两个游标指针,一个快一个慢,如果存在环的话两个游标肯定会相遇,相遇时返回true,当循环结束时还没有相遇就说明没有环,返回false。

public static boolean hasCycle(ListNode head) {
		ListNode fast = head;
		ListNode late = head;
		if (head == null) {
			return false;
		} else {
			while(late!=null&&fast!=null){
				late = late.next;
				fast = fast.next;
				if(late!=null){
					late = late.next;
					if(late == fast){
						return true;
					}
				}
			}
			return false;
		}
	}

内容概要:本文档详细介绍了如何在MATLAB境下实现CNN-GRU(卷积门控循单元)混合模型的多输入单输出回归预测。项目旨在通过融合CNN的局部特征提取能力和GRU的时序依赖捕捉能力,解决传统序列模型在处理非线性、高维、多输入特征数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,强调了模型的轻量化、高效性和可视化全流程追踪等特点。此外,还提供了具体的应用领域,如智能电网负荷预测、金融时间序列建模等,并附有详细的代码示例,包括数据加载与预处理、网络结构定义、训练选项设置、模型训练与预测以及结果可视化等步骤。; 适合人群:对深度学习有一定了解,特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要处理多输入单输出的非线性回归预测任务;②希望在MATLAB平台上快速实现并优化深度学习模型;③寻求一种高效、轻量且具有良好泛化能力的预测模型应用于实际场景中,如智能电网、金融分析、交通流量预测等领域。; 阅读建议:由于文档内容涉及较多的技术细节和代码实现,建议读者先熟悉CNN和GRU的基本概念,同时掌握MATLAB的基础操作。在阅读过程中,可以结合提供的代码示例进行实践操作,以便更好地理解和掌握CNN-GRU混合模型的构建与应用。
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