HappyLeetcode42:Intersection of Two Linked Lists

本文介绍了一种在两个单链表中找到它们开始相交节点的方法。通过计算两个链表的长度并调整较长链表的起点,确保两者同时到达交点。此方法运行时间为O(n),仅使用O(1)额外内存。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Write a program to find the node at which the intersection of two singly linked lists begins.

For example, the following two linked lists:

A:          a1 → a2
                   ↘
                     c1 → c2 → c3
                   ↗            
B:     b1 → b2 → b3

begin to intersect at node c1.

Notes:

  • If the two linked lists have no intersection at all, return null.
  • The linked lists must retain their original structure after the function returns.
  • You may assume there are no cycles anywhere in the entire linked structure.
  • Your code should preferably run in O(n) time and use only O(1) memory.

Credits:
Special thanks to @stellari for adding this problem and creating all test cases.

 

这道题除了阅读题目的困难较大之外, 其他的都还好。非常好做的一道题目。

代码如下:

//* Definition for singly-linked list.
 struct ListNode {
     int val;
     ListNode *next;
     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 };

class Solution {
public:
    ListNode *getIntersectionNode(ListNode *headA, ListNode *headB) {
        if (headA == NULL || headB == NULL)
            return NULL;
        int lengtha=1, lengthb=1;
        ListNode *cora = headA, *corb = headB;
        while (cora->next != NULL)
        {
            cora = cora->next;
            lengtha++;
        }
        while (corb->next != NULL)
        {
            corb = corb->next;
            lengthb++;
        }
        if (cora->val != corb->val)
            return NULL;
        int dif = lengtha - lengthb;
        cora = headA, corb = headB;
        if (dif >= 0)
        {
            while (dif)
            {
                dif--;
                cora = cora->next;
            }
        }
        else
        {
            while (dif)
            {
                dif++;
                corb = corb->next;
            }
        }

        while (cora != NULL)
        {
            if (cora == corb)
                return cora;
            else
            {
                cora = cora->next;
                corb = corb->next;
            }
        }
    }
};

转载于:https://www.cnblogs.com/chengxuyuanxiaowang/p/4209448.html

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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