2.add two sum

本文介绍了一种使用Python实现的链表加法算法。通过定义链表节点类(ListNode)及解决方案类(Solution),实现了两个链表数值相加的功能。文章详细展示了如何遍历链表并进行逐位加法运算,同时处理进位情况。
其实是模拟四则运算,刚开始很不明白关于ListNode 的问题
#Definition for singly-linked list.
#class ListNode(object):
#   def __init__(self, x):
#       self.val = x
 #      self.next = None

class Solution(object):
    def addTwoNumbers(self, l1, l2):
        cur1=l1
        cur2=l2
        carry=0
        head=ListNode(-1)
        cur=head
        while cur1!=None and cur2!=None:
            plus=cur1.val+cur2.val+carry
            digit=plus%10
            carry=plus/10
            cur.next=ListNode(digit)
            cur=cur.next
            cur1=cur1.next
            cur2=cur2.next
        if cur1!=None:
            while cur1!=None:
                plus=cur1.val+carry
                digit=plus%10
                carry=plus/10
                cur.next=ListNode(digit)
                cur=cur.next
                cur1=cur1.next
        elif cur2!=None:
            while cur2!=None:
                plus=cur2.val+carry
                digit=plus%10
                carry=plus/10
                cur.next=ListNode(digit)
                cur=cur.next
                cur2=cur2.next
        if cur1==None and cur2==None:
            if carry==1:
                cur.next=ListNode(1)
                
        return head.next
            
            
        
        

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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