Reorder List

 1 #define NULL 0
 2 
 3 class Solution {
 4 public:
 5     void reorderList(ListNode *head) {
 6         stack<ListNode*> s;
 7         ListNode* ptr1,*ptr2,*tmp;
 8         if(head != NULL && head->next != NULL && head->next->next != NULL)
 9         {
10            ptr1 = head;
11            ptr2 = head;
12            while(ptr2->next != NULL && ptr2->next->next != NULL)
13            {
14                ptr1 = ptr1->next;
15                ptr2 = ptr2->next->next;
16            }
17            tmp = ptr1;
18            ptr1 = ptr1->next;
19            tmp->next = NULL;
20            ptr2 = head;
21            while(ptr1 != NULL)
22            {
23                s.push(ptr1);
24                ptr1 = ptr1->next;
25            }
26            while(s.size())
27            {
28                tmp = ptr2->next;
29                ListNode* top;
30                top = s.top();
31                s.pop();
32                ptr2->next = top;
33                top->next = tmp;
34                ptr2 = ptr2->next->next;
35            }
36         }
37 
38     }
39 };

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ZhangYushuang/p/3912624.html

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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