LeetCode[链表] - #21 Merge Two Sorted Lists

本文介绍了一种合并两个已排序单向链表的方法,并提供了一个简单的Java实现方案。通过比较两个链表节点值的大小,逐步构建出一个新的有序链表。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >



 

要求:

合并两个已排序的单向链表,将合并后的结果作为一个链表返回。

ListNode定义:

Java代码    收藏代码
  1. public class ListNode {  
  2.     int val;  
  3.     ListNode next;  
  4.     ListNode(int x) { val = x; }  
  5. }  

 

难度:简单

 

分析:

由于两个链表均已排好序,令两个指针指向两个链表的头节点,每次取出两个指针中值较小的一个节点,然后将指针后移。当一个链表遍历完以后,将另一个链表的剩余部分拼接到结果链表的尾部即可。

 

解决方案:

Java - 304ms    

Java代码    收藏代码
  1. public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) {  
  2.         if(l1==null){  
  3.             return l2;  
  4.         }  
  5.         if(l2==null){  
  6.             return l1;  
  7.         }  
  8.         if(l1.val>l2.val){  
  9.             l2.next = mergeTwoLists(l1, l2.next);  
  10.             return l2;  
  11.         }else{  
  12.             l1.next = mergeTwoLists(l1.next, l2);  
  13.             return l1;  
  14.         }  
  15.     }  
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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