Copy List with random pointer--Leetcode(Java)

本文分享了LeetCode上Hard级别题目的一种解决思路与实现方式,重点在于如何通过复制节点并调整指针来完成随机链表的复制。该方法不仅适用于随机指针的复制,也适用于链表拆分等操作。

leetcode easy和medium的题总算刷完了。认真刷Hard了,Hard题重思路。

这题的思路就是复制原来的list, 每个node都double, 然后copy random pointer就是相当于node.next.random=node.random.next, random依次指向下一个。最后分开两个list, return copy list. 

    public RandomListNode copyRandomList(RandomListNode head) {
        if(head==null){
            return null;
        }
        RandomListNode node = head;
        while(node!=null){
            RandomListNode newNode = new RandomListNode(node.label);
            newNode.next = node.next;
            node.next = newNode;
            node = newNode.next;
        }
        node = head;
        while(node!=null){
            if(node.random!=null){
                node.next.random = node.random.next;
            }
            node = node.next.next;
        }
        RandomListNode newHead = head.next;
        node = head;
        while(node!=null){
            RandomListNode newNode = node.next;
            node.next = newNode.next;
            if(newNode.next!=null){
                newNode.next = newNode.next.next;
            }
            node = node.next;
        }
        return newHead;
    }


本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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