链表操作常见技巧浅析

【论文+代码】ZS-N2N实现小样本零网络图像去噪 本文涵盖论文原文讲解与代码复现。 阅读详情

链表操作是程序设计中最常见的一类操作。在我们项目或面试中经常会用到,我们可以大致总结下链表操作的常见技巧。其实也没有什么难点,主要是操作列表时,注意异常边界值的考虑。一般在修改链表时,会用到辅助链表指针,其目的在我看来主要有2个作用:一是将当前结点保存起来,好让此时结点的指针指向下一结点(这里可以类似看做一个游标,向前或向后的结点移动。二是利用辅助链表指针的位置来实现特定的目的)。我们主要看到这里数据域则为该结点保存的值,而指针域可以看作一个游标,通过它来指向下一个结点(pList->next),也可以指向下一个结点的结点(pList->next->next),。。。。。。这样就可以遍历整个链表了。


下面是某一类常见的链表操作,代码都比较简练,熟悉了操作步骤,写这些代码应该是不难的!

#include <stdio.h>

#include <string.h>
#include <stdlib.h>

struct ListNode
{
    int data;    //---------------数据域
    ListNode *next; //--------------指针域
};

unsigned int getListLength(ListNode *pList)
{
    if (pList == NULL)
    {
        return 0;
    }
    unsigned len = 0;
    ListNode *pCur = pList;
    while (pCur != NULL)
    {
        len++;
        pCur = pCur->next;
    }

    return len;
}

ListNode *createList(int n)
{
    if (n <= 0)
    {
        return NULL;
    }
    ListNode *pCurrent = NULL;
    ListNode *pHead = NULL;
    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
        pCurrent = (ListNode*)malloc(sizeof(struct ListNode));
        pCurrent->data = i + 1;
        pCurrent->next = pHead;
        pHead = pCurrent;
    }

    return pHead;

}

void traverseList(ListNode *pList) //遍历链表
{
    while (pList != NULL)
    {
        printf("%d\n", pList->data);
        pList = pList->next;
    }
}

void freeList(ListNode *pList)
{
    while(pList != NULL)
    {
        ListNode *pTemp = pList;
        pList = pList->next;
        free(pTemp);
    }
}


ListNode *reverseList(ListNode *pList)
{
    if (pList == NULL || pList->next == NULL)
    {
        return pList;
    }
    ListNode *pHead = NULL;
    ListNode *pCur = pList;
    while (pCur != NULL)
    {
        ListNode *pTemp = pCur;
        pCur = pCur->next;
        pTemp->next = pHead;
        pHead = pTemp;
    }
    return pHead;
}


ListNode *getRightKthNode(ListNode *pList, int k)
{
    if (k <=0 || pList == NULL)
    {
        return NULL;
    }

    ListNode *pAhead = pList;
    ListNode *pBehind = pList;
    while (k > 1 && pAhead != NULL)
    {
        pAhead = pAhead->next;
        k--;
    }
    if (k > 1 || pAhead == NULL)
    {
        return NULL;
    }

    while (pAhead->next != NULL)
    {
        pBehind = pBehind->next;
        pAhead = pAhead->next;
    }

    return pBehind;

}

ListNode *getMiddleNode(ListNode *pList)
{
    if (pList == NULL || pList->next == NULL)
    {
        return pList;
    }
    ListNode *pAhead = pList;
    ListNode *pBehind = pList;
    while (pAhead->next != NULL)
    {
        pBehind = pBehind->next;
        pAhead = pAhead->next;
        if (pAhead->next != NULL)
        {
            pAhead = pAhead->next;
        }
    }
    return pBehind;
}

void reversePrintList(const ListNode *pList)
{
    if (pList == NULL)
    {
        return;
    }
    else
    {
       reversePrintList(pList->next);
       printf("%d\n", pList->data);
    }


}

void reversePrintStr(const char *str)
{
    if(*str == '\0')
    {
        return;
    }
    else
    {
        reversePrintStr(str+1);
        printf("%c", *str);
    }


}


int main()

{
    ListNode *pList = NULL;
    pList = createList(10);
    printf("********reversePrintList***********\n");
    reversePrintList(pList);
    printf("********getListLength***********\n");
    printf("%d\n", getListLength(pList));
    printf("********traverseList***********\n");
    traverseList(pList);
    printf("********reverseList***********\n");
    pList = reverseList(pList);
    traverseList(pList);
    printf("*********getRightKthNode**********\n");
    ListNode *pHead = getRightKthNode(pList, 6);
    printf("%d\n", pHead->data);
    printf("********getMiddleNode***********\n");
    pHead = getMiddleNode(pList);
    printf("%d\n", pHead->data);



    freeList(pList);


    reversePrintStr("abcde");

    return 0;

}

打印结果如下:



====================补充==========================================

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>

typedef struct node
{
    int data; //数据域
    struct node *next; //指针域
} SList;

SList * createList(int n) //创建单链表
{
    SList *pHead = NULL;
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        SList *pNode = (SList*)malloc(sizeof(SList));
        pNode->data = i + 1;
        pNode->next = pHead;
        pHead = pNode;
    }

    return pHead;
}

void printList(SList *pList) //遍历单链表
{
    while(pList != NULL)
    {
        fprintf(stdout, "%d\n", pList->data);
        pList = pList->next;
    }
    printf("******************\n");
}

SList *addNodeToTail(SList *pList, int data) //结点加入链表尾
{
    SList *pHead = pList;

    SList *pNode = (SList*)malloc(sizeof(SList));
    pNode->data = data;
    pNode->next = NULL;

    if(pHead == NULL)
    {
        pHead = pNode;
        return pHead;
    }

    while (pHead->next != NULL)
    {
        pHead = pHead->next;
    }

    pHead->next = pNode;

    return pList;
}


SList *deleteNode(SList *pList, int data) //删除指定元素的值
{
    if (pList == NULL)
    {
        return pList;
    }

    SList *pHead = pList;
    SList *preHead = NULL;

    while(pHead != NULL)
    {
        if (pHead->data == data)
        {
            SList *deNode = pHead;
            pHead = pHead->next;
            if (NULL != preHead)
            {
                preHead->next = pHead;
            }
            else
            {
                pList = pHead;
            }
            free(deNode);
        }
        else
        {
            preHead = pHead;
            pHead = pHead->next;
        }
    }
    return pList;
}




int main()
{
    SList *pList = createList(5);
    printList(pList);

    pList = deleteNode(pList, 5);
    printList(pList);

    pList = addNodeToTail(pList, 1);
    printList(pList);

    pList = deleteNode(pList, 1);
    printList(pList);
    return 0;
}


把 NAST 变成你的遥控器:用 ABAP 程序精确触发与处理 Output Type 摘要 SAP中的Message Control机制通过NAST表记录输出状态,支持自动触发打印、邮件等操作。关键步骤包括: 构造NAST记录:定义输出类型、介质、处理状态等参数 调用处理函数:使用RV_MESSAGE_UPDATE_SINGLE更新表,通过WFMC_MESSAGES_PROCESS执行输出 典型应用场景: 单据补发(如PO邮件重发) 外部系统集成触发输出 故障恢复处理积压消息 注意事项: 需提交事务确保更新生效 区分S/4HANA新旧输出体系 正确处理派发时间(VSZTP)和状态(VSTAT 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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承于所学,探技术之渊;以代码求政,寻成长之道。 1万+

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CodingGeek
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