《剑指offer》输入一个链表,输出该链表中倒数第k个结点。

本文介绍了一种高效求解链表中倒数第K个结点的算法,通过双指针技巧,避免了两次遍历链表的复杂度。详细解析了算法的实现步骤和注意事项,包括K的合法性检查。

输入一个链表,输出该链表中倒数第k个结点。

思路:这个题目就很简单了,像“检测链表是否有环?”一样,一前以后走就行了。但此时确保不是环。一个先走k-1步,然后一起动,知道另外一个为NULL,但是注意,K需要判断大于节点数量还是小于节点数量。

/*
struct ListNode {
	int val;
	struct ListNode *next;
	ListNode(int x) :
			val(x), next(NULL) {
	}
};*/
class Solution {
public:
    ListNode* FindKthToTail(ListNode* pListHead, unsigned int k) {
    if(pListHead==NULL||k==0)
        return NULL;
        ListNode *p1=pListHead;
        ListNode *p2=pListHead;
        for(int i=0;i<k-1;i++)
            {
            if(p1->next==NULL)
                return NULL;
            else
                p1=p1->next;
        }
        while(p1->next)
            {
            p1=p1->next;
            p2=p2->next;
        }
        return p2;
    }
};

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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