leetcode[86]Partition List

本文详细阐述了如何通过链表和指定值x进行分区操作,确保所有小于x的节点位于前面,大于等于x的节点位于后面,同时保持原始相对顺序不变。

Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.

You should preserve the original relative order of the nodes in each of the two partitions.

For example,
Given 1->4->3->2->5->2 and x = 3,
return 1->2->2->4->3->5.

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
 ListNode *partition(ListNode *head, int x) {
    if(head==NULL||head->next==NULL)return head;
    ListNode *newhead=new ListNode(INT_MIN);
    ListNode *p=newhead;
    p->next=head;
    head=p;
    ListNode *tmp=head;
    ListNode *min2;
    ListNode *max1;
    ListNode *max2;
    while (tmp!=NULL&&tmp->val<x)
    {
        min2=tmp;
        tmp=tmp->next;
    }
    if (tmp!=NULL&&tmp->val>=x)
    {
        max1=tmp;
        max2=tmp;
        tmp=tmp->next;
    }
    while(tmp!=NULL)
    {
        if (tmp->val>=x)
        {
            max2=tmp;
            tmp=tmp->next;
        }
        else
        {
            ListNode *ptmp=tmp->next;
            max2->next=tmp->next;
            min2->next=tmp;    
            tmp->next=max1;
            min2=min2->next;
            tmp=ptmp;
        }
    }
    return newhead->next;
}
/*
ListNode *partition(ListNode *head, int x) {
    if(head==NULL||head->next==NULL)return head;
    ListNode *left=new ListNode(0);
    ListNode *pleft=left;
    ListNode *right=new ListNode(0);
    ListNode *pright=right;
    ListNode *tmp=head;
    while(tmp!=NULL)
    {
        if(tmp->val<x)
        {
            pleft->next=tmp;
            pleft=pleft->next;
        }
        else
        {
            pright->next=tmp;
            pright=pright->next;
        }
        tmp=tmp->next;
    }
    pright->next=NULL;
    pleft->next=right->next;
    return left->next;
}
*/
};

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Vae1990Silence/p/4281408.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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