[LeetCode 206] Reverse Linked List

本文详细介绍了反转链表的两种方法:迭代法和递归法。通过两个函数实现,阐述了如何在链表中反转节点,并提供了解决问题的思路和代码示例。

Reverse a singly linked list.

solution: 

1. Iteration: 

two pointers go through linked list, reverse two neigbour list node. 

2. Recursion


public ListNode reverseList(ListNode head) {
        ListNode p1 = head;
        if(head == null || head.next == null) return head;
        ListNode p2 = head.next;
        while(p2!=null){
            ListNode p3 = p2.next;
            p2.next = p1;
            p1 = p2;
            p2 = p3;
        }
        head.next = null;
        return p1;
    }

public ListNode reverseList(ListNode head) {
        if(head == null) return null;
        if(head.next == null) return head;
        ListNode secondElem = head.next;
        head.next = null;
        //reverse everything from the second element on
        ListNode reverseRest = reverseList(secondElem);
        //join the two lists
        secondElem.next = head;
        return reverseRest;
    }


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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