Add Two Numbers

本文介绍了一个链表加法的问题:给定两个代表非负整数的链表,每位数倒序存储,每个节点包含一位数。文章提供了一种解决方案,通过遍历两个链表并逐位相加的方式实现两个数的加法,并返回结果链表。

题目

You are given two linked lists representing two non-negative numbers. The digits are stored in reverse order and each of their nodes contain a single digit. Add the two numbers and return it as a linked list.

Input: (2 -> 4 -> 3) + (5 -> 6 -> 4)
Output: 7 -> 0 -> 8

译文

给你两个代表两个非负数字的链表。每位数倒序存储在链表中,每个节点是一位数。返回两个数的加数的链表。

分析

medium

我的代码

struct ListNode{
    int val;
    ListNode *next;
    ListNode(int x) : val(x), next(NULL){}
};

class Solution{
    public:
        ListNode* addTwoNumbers(ListNode* l1, ListNode* l2){
            if(l1==NULL)return l2;
            if(l2==NULL)return l1;
            int val1 = 0, val2 = 0, carry = 0, temp = 0;
            ListNode *tail = new ListNode(0);
            ListNode *ptr = tail;
            while(l1!=NULL || l2!=NULL){
                if(l1!=NULL){
                    val1 = l1->val;
                    l1 = l1->next;
                }
                else{
                    val1 = 0;
                }
                if(l2!=NULL){
                    val2 = l2->val;
                    l2 = l2->next;
                }
                else{
                    val2 = 0;
                }
                temp = val1 + val2 + carry;
                ptr->next =new ListNode(temp % 10);
                carry = temp / 10;
                ptr = ptr->next;
                cout<<ptr->val<<",";
            }
            if(carry == 1){
                ptr->next = new ListNode(1);
                cout<<ptr->next->val<<endl;
            }
            return tail->next;
        }
};
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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