剑指offer2.3.3从尾到头打印链表

本文介绍了一种使用栈来辅助实现链表逆序打印的方法。通过遍历链表并将节点值压入栈中,最后依次弹出栈内元素完成逆序打印。此方法简单高效,易于理解。
  • 输入一个单向链表的头结点,从尾到头反过来打印出每个结点的值。

  • 解题思路:利用栈先进后出的原理,遍历链表,将数据顺序存储到栈中,然后打印出栈中所有的数据。

  • 代码实现

    public static void readLinkReverse(LinkNode linkNode) {
        if (linkNode == null) {
            System.out.println("link is null");
        }
        if (linkNode.next == null) {
            System.out.println(linkNode.data);
        }
        Stack<Integer> stack = new Stack<>();
        stack.push(linkNode.data);
        LinkNode temp = linkNode.next;
        while (temp != null) {
            stack.push(temp.data);
            temp = temp.next;
        }

        while (!stack.empty() && stack.peek() != null) {
            if (!stack.empty()) {
                System.out.println(stack.peek());
                stack.pop();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        LinkNode linkNode = new LinkNode(2);
        linkNode.next = new LinkNode(4);

        LinkNode linkNode2 = new LinkNode(6);
        linkNode2.next = linkNode;

        readLinkReverse(linkNode2);
    }

}

代码github地址:https://github.com/iot-wangshuyu/offer/tree/master/code/src/linkread

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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