两数相加

  给出两个 非空 的链表用来表示两个非负的整数。其中,它们各自的位数是按照 逆序 的方式存储的,并且它们的每个节点只能存储 一位 数字。

如果,我们将这两个数相加起来,则会返回一个新的链表来表示它们的和。

您可以假设除了数字 0 之外,这两个数都不会以 0 开头。

示例:

输入:(2 -> 4 -> 3) + (5 -> 6 -> 4)
输出:7 -> 0 -> 8
原因:342 + 465 = 807

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/add-two-numbers
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在这里插入图片描述

自己写的代码(太臃肿):

class Solution 
{
public:
	ListNode* addTwoNumbers(ListNode* l1, ListNode* l2) 
	{
		ListNode* addList = new ListNode(INT_MAX);   //头结点
		ListNode* p = addList;        //头指针

		int carry = 0;
		int tmpsum = 0;
		while (NULL != l1 || NULL != l2)
		{
			if (NULL != l1 && NULL != l2)      //如果两个都不为空
			{
				tmpsum = l1->val + l2->val + carry;
				carry = tmpsum / 10;
				p->next = new ListNode(tmpsum % 10);
				p = p->next;
			}

			if (NULL == l1 && NULL != l2)      //l1空但l2不为空
			{
                p->next = new ListNode((l2->val+carry)%10);
				p = p->next;
                if(l2->val+carry > 9)
                {
                    carry = 1;
                }
                else
                {
                    carry = 0;
                }
			}
			if (NULL == l2 && NULL != l1)    //l2空但l1不为空
			{
                p->next = new ListNode((l1->val+carry)%10);
				p = p->next;
                
                if(l1->val+carry > 9)
                {
                    carry = 1;
                }
                else
                {
                    carry = 0;
                }
			}

			if (l1 != NULL)
			{
				l1 = l1->next;
                
			}
			if (l2 != NULL)
			{
				l2 = l2->next;
			}
			
		}
		if (carry > 0) {                     //最后一个进位
			p->next = new ListNode(carry);
		}
		return addList->next;
	}
};

优秀代码(值得学习):

public ListNode addTwoNumbers(ListNode l1, ListNode l2) {
    ListNode dummyHead = new ListNode(0);
    ListNode p = l1, q = l2, curr = dummyHead;
    int carry = 0;
    while (p != null || q != null) {
        int x = (p != null) ? p.val : 0;
        int y = (q != null) ? q.val : 0;
        int sum = carry + x + y;
        carry = sum / 10;
        curr.next = new ListNode(sum % 10);
        curr = curr.next;
        if (p != null) p = p.next;
        if (q != null) q = q.next;
    }
    if (carry > 0) {
        curr.next = new ListNode(carry);
    }
    return dummyHead.next;
}
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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