LeetCode:Merge Two Sorted Lists

本文介绍了一种将两个已排序的链表合并为一个新排序链表的方法。通过比较两个链表头部节点的值,选择较小值节点并将其连接到新链表中,重复此过程直至一个链表为空,然后直接连接剩余的链表。

Merge two sorted linked lists and return it as a new list. The new list should be made by splicing together the nodes of the first two lists.

思路:增加一个头指针,依次加入l1,l2首元素中值小的元素

 

 1 /**
 2  * Definition for singly-linked list.
 3  * struct ListNode {
 4  *     int val;
 5  *     ListNode *next;
 6  *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 7  * };
 8  */
 9 class Solution {
10     public:
11         ListNode *mergeTwoLists(ListNode *l1,ListNode *l2) {
12             ListNode *head;
13             head->next=NULL;
14             ListNode *p=head;
15             while(l1!=NULL&&l2!=NULL)
16             {
17                 if(l1->val<l2->val)
18                 {
19                     p->next=l1;
20                     l1=l1->next;
21                 }
22                 else
23                 {
24                     p->next=l2;
25                     l2=l2->next;
26                 }
27                 p=p->next;
28             }
29             if(l1!=NULL)
30                 p->next=l1;
31             if(l2!=NULL)
32                 p->next=l2;
33             return head->next;
34         }
35 };

 

转载于:https://www.cnblogs.com/levicode/p/3973677.html

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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