leetcode86. 分隔链表

本文介绍了一种链表分隔算法,该算法能够将链表中小于特定值x的节点放置在大于或等于x的节点之前,同时保持两部分节点的原始相对顺序。通过设置虚拟头节点、左边界节点和前驱节点,算法有效地实现了链表的重新组织。

题目

给定一个链表和一个特定值 x,对链表进行分隔,使得所有小于 x 的节点都在大于或等于 x 的节点之前。

你应当保留两个分区中每个节点的初始相对位置。

示例:

输入: head = 1->4->3->2->5->2, x = 3
输出: 1->2->2->4->3->5

思路

设置三个辅助节点
1.虚拟头节点vir,方便函数的返回值
2.小于x的节点中最靠近x的节点 left,作用是插入下一个小于x的节点
3.当前节点的前置节点pre,删除当前节点的时候要用到

实现

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode* partition(ListNode* head, int x) {
        if (!head) return head;
        // 虚拟头结点,方便函数的返回值
        ListNode* vir = new ListNode(0);
        vir->next = head;
        // 左边最靠近x的节点,方便节点插入
        ListNode* left;
        if (head->val >= x) {
            left = vir;
        } else {
            left = head;
        }
        // 当前节点的前置节点,方便删除当前节点
        ListNode* pre = head;
        // 当前节点
        ListNode* start = head->next;
        while (start) {
            if (start->val < x) {
                cout << "here " << pre->val << "\t" << left->val << endl;
                if (pre != left) {
                    ListNode* node1 = start->next;
                    ListNode* node2 = left->next;
                    left->next = start;
                    start->next = node2;
                    pre->next = node1;
                    left = start;
                    start = node1;
                    continue;
                }
                left = left->next;
            } 
            start = start->next;
            pre = pre->next;
        }
        return vir->next;
    }
};

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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