Leetcode 138. Copy List with Random Pointer

本文介绍了一种在O(n)时间复杂度和O(1)空间复杂度下复制带随机指针的链表的方法。通过三个步骤:复制节点并链接到原节点之后、设置随机指针、拆分原始链表与复制链表,实现高效复制。此外,还提供了一种使用哈希表的方法,在O(n)时间和空间复杂度内完成复制。

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O(n) time and O(1) space.

Three steps.

Copy all new nodes and link them next to the old one;

Copy all random links for new nodes;

Restore both old list and new list.

Example.

1->2->3->null

1->1`->2->2`->3->3`->null

Restore to,

1->2->3->null

1`->2`->3`->null

public class Solution {
    public RandomListNode copyRandomList(RandomListNode head) {
        if (head == null)
            return null;
        
        // Link all new nodes next to the old nodes
        RandomListNode temp = head;
        while (temp != null) {
            RandomListNode newNode = new RandomListNode(temp.label);
            RandomListNode next = temp.next;
            temp.next = newNode;
            newNode.next = next;
            temp = temp.next.next;
        }
        
        // Copy random links for new nodes
        temp = head;
        while (temp != null) {
            RandomListNode newNode = temp.next;
            if (temp.random != null)            // if random link in the origin list is null, iterate to the next
                newNode.random = temp.random.next;
            temp = temp.next.next;
        }
        
        // Set all next links in new nodes to new nodes
        RandomListNode newHead = head.next;     // save the head of new list, we will modify the next link of head (origin list)
        temp = head;
        while (temp != null) {
            RandomListNode next = temp.next.next;
            RandomListNode newNode = temp.next;
            if (next != null)           // take care of the end of the list
                newNode.next = next.next;
            temp.next = next;           // need to restore the origin list
            temp = next;
        }
        
        return newHead;
    }
}

Using a hashmap to save the <old, new> pairs,

then set next and random link for new created nodes.

O(n) time and space complexity.

public class Solution {
    public RandomListNode copyRandomList(RandomListNode head) {
        // a hashmap to save <oldNode, newNode> pairs
        HashMap<RandomListNode, RandomListNode> map = new HashMap<RandomListNode, RandomListNode>();
        
        // create mapping between new nodes and old nodes
        RandomListNode temp = head;
        while (temp != null) {
            map.put(temp, new RandomListNode(temp.label));
            temp = temp.next;
        }
        
        // link next and random links for new nodes
        // iterate the hashmap 
        for (Map.Entry<RandomListNode, RandomListNode> entry : map.entrySet()) {
            // link next
            entry.getValue().next = map.get(entry.getKey().next);
            // link random
            entry.getValue().random = map.get(entry.getKey().random);
        }
        
        return map.get(head);
    }
}


内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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