Copy List with Random Pointer

本文介绍了一种链表拷贝算法,该算法通过在原始链表的每个节点后插入复制节点来实现。首先创建副本节点并调整其随机指针,然后还原原始链表并分离出新链表。

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

1. 在OldList中的每个结点后,插入一个CopyNode,这个结点的Random域和Next域与OldList中的被拷贝Node的Random域和Next一致,然后让被拷贝结点的Next域指向CopyNode结点,这样先创建出OldList中结点对应的CopyNode结点。

2. 由于所有的CopyNode都已经创建出来了,我们就可以调整这些CopyNode真正的Random域的值了。

3. 调整所有CopyNode的Next域的值,恢复OldList所有Node的Next的值到初始状态!

public RandomListNode copyRandomList(RandomListNode head) {
    
    if (head == null)
      return head;
    /*第一步:在OldList的每个节点后面都插入一个copyNode(拷贝链表的结点)*/
    RandomListNode nowNode = head;
    while (nowNode != null){
      RandomListNode copyNode = new RandomListNode(nowNode.label);
      copyNode.random = nowNode.random;
      copyNode.next = nowNode.next;
      nowNode.next = copyNode;
      nowNode = nowNode.next.next;
    }
    
    /*第二步:确定NewList的每个节点,真正关联到的Random结点是哪个,
     * 		因为第一步已经把所有NewList上的结点都建立了*/
    nowNode = head;
    while (nowNode != null){
      if (nowNode.random != null){
        nowNode.next.random = nowNode.random.next;
      }
      nowNode = nowNode.next.next;
    }
    
    /*第三步:还原OldList的next为一开始的next结点
     * 		并拼接NewList的next到它真正所应该关联的next结点
     * 		即:保持老链表OldList不变,拼接新链表NewList!
     * */
    RandomListNode pHead = new RandomListNode(0);
    pHead.next = head;
    RandomListNode newlist = pHead;
    
    nowNode = head;
    while (nowNode != null){
      pHead.next = nowNode.next;
      nowNode.next = pHead.next.next;
      pHead = pHead.next;
      nowNode = nowNode.next;
    }
    return newlist.next;
  }

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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