剑指offer链表中倒数第k个结点

链表倒数第K个节点算法
本文介绍了一种高效算法,用于找到链表中倒数第K个节点,通过双指针技巧实现,先让一个指针前进K步,然后两个指针同步移动直至前指针到达链表尾部,此时后指针所指即为所求节点。
  • 题目:输入一个链表,输出该链表中倒数第K个节点;为了符合大多数人的习惯,本题从1开始计数,即链表的尾节点是倒数第一个结点。
  • 题目分析:
    在这里插入图片描述
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    • 代码如下:
public class LinkK {

	public static LinkNode getReciprocalK(LinkNode linkNode,int k){
		//头指针
		LinkNode head=linkNode;
		//与头指针相隔k的尾指针
		LinkNode behind=null;
		//让头指针与尾指针相隔距离为k
        for (int i=0;i<k-1;i++){
        	head=head.next;
		}
        behind=linkNode;
        //头指针和尾指针一同向下遍历,只到头指针到达链表尾节点
        while (head.next!=null){
        	head=head.next;
        	behind=behind.next;
		}
        return behind;
	}

	public static void main(String[] args) {
		LinkNode head1 = new LinkNode(1);
		LinkNode  head2 = new LinkNode(2);
		LinkNode  head3 = new LinkNode(3);
		LinkNode  head4 = new LinkNode(4);
		LinkNode  head5 = new LinkNode(5);
		head1.next=head2;
		head2.next=head3;
		head3.next=head4;
		head4.next=head5;

		LinkNode reciprocalK = getReciprocalK(head1, 4);
		System.out.println(reciprocalK.data);

	}
}

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

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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