牛客网(剑指offer) 第二十五题 复杂链表的复制

本文介绍了一种复杂链表的复制方法,通过两种不同的思路实现链表的深拷贝。第一种方法递归地创建新节点并复制原有节点的所有属性;第二种方法采用插入复制节点的方式,之后调整连接关系完成复制。

//题目描述

//输入一个复杂链表(每个节点中有节点值,以及两个指针,一个指向下一个节点,另一个特殊指针指向任意一个节点),返回结果为复制后复杂链表的head。(注意,输出结果中请不要返回参数中的节点引用,否则判题程序会直接返回空)

<?php
/*class RandomListNode{
    var $label;
    var $next = NULL;
    var $random = NULL;
    function __construct($x){
        $this->label = $x;
    }
}*/
//第一种思路
function MyClone($pHead){
	if($pHead==null)
		return ;
	$pnode=new RandomListNode($pHead->label);
	$pnode->next=$pHead->next;
	$pnode->random=$pHead->random;
	$pnode->next=MyClone($pHead->next);
	return $pnode;
}

//第二种思路

function MyClone($pHead){
	//1.将A->B->C   变为A->A1->B->B1->C->C1
	$cu=$pHead;
	while ($cu!=null) {
		$new = new RandomListNode($cu->label);
		$new->next=$cu->next;
		$cu->next=$new;
		$cu=$new->next; 
	}

	//2.如果原始链表上的节点N的random指向S,则对应的复制节点N'的random指向S的下一个节点S'
	$cu=$pHead;
	while ($cu!=null) {
		$cu->next->random=$cu->random->next;
		$cu=$cu->next->next;
	}

	//3.拆分
	$head=$pHead->next;
	$cu=$head;
	while ($cu!=null) {
		$cu->next=$cu->next->next;
		$cu=$cu->next;
	}
	return $head;

}

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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