lintcode-medium-Palindrome Linked List

本文介绍了一种使用O(n)时间和O(1)空间复杂度的方法来检查链表是否为回文结构。通过快慢指针找到中间节点,反转后半部分链表,并对比前后两半部分的值来判断。

Implement a function to check if a linked list is a palindrome.

 

Example

Given 1->2->1, return true

Challenge

Could you do it in O(n) time and O(1) space?

 

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
public class Solution {
    /**
     * @param head a ListNode
     * @return a boolean
     */
    public boolean isPalindrome(ListNode head) {
        // Write your code here
        
        if(head == null || head.next == null)
            return true;
        
        ListNode slow = head;
        ListNode fast = head;
        
        while(fast != null && fast.next != null && fast.next.next != null){
            slow = slow.next;
            fast = fast.next.next;
        }
        
        ListNode head2 = slow.next;
        slow.next = null;
        
        head2 = reverse(head2);
        
        ListNode p1 = head;
        ListNode p2 = head2;
        
        while(p2 != null){
            if(p1.val != p2.val)
                return false;
            p1 = p1.next;
            p2 = p2.next;
        }
        
        return true;
    }
    
    public ListNode reverse(ListNode head){
        if(head == null || head.next == null)
            return head;
        
        ListNode prev = head;
        ListNode curr = head.next;
        ListNode next = head.next.next;
        
        head.next = null;
        
        while(next != null){
            curr.next = prev;
            prev = curr;
            curr = next;
            next = next.next;
        }
        curr.next = prev;
        
        return curr;
    }
    
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/goblinengineer/p/5349809.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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