LeetCode: Insertion Sort List 解题报告

本文介绍了一种使用插入排序算法对链表进行排序的方法。通过创建一个哑节点作为新链表的头,遍历原始链表并将节点按值插入正确位置,实现链表的有序排列。

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

Insertion Sort List

Sort a linked list using insertion sort.

SOLUTION:

使用一个dummynode 创建一个新的链,将旧的节点插入到新链中即可,相当简单哦!

 1 /**
 2  * Definition for singly-linked list.
 3  * public class ListNode {
 4  *     int val;
 5  *     ListNode next;
 6  *     ListNode(int x) {
 7  *         val = x;
 8  *         next = null;
 9  *     }
10  * }
11  */
12 public class Solution {
13     public ListNode insertionSortList(ListNode head) {
14         ListNode dummy = new ListNode(0);
15         
16         while (head != null) {
17             ListNode pre = dummy;
18             
19             // 注意,这里要用<= 来保证算法的稳定性
20             // 因为假如有2个数相同,后面的数后找到,也要插入到后面才可以。也就是说当=的时候,是继续往下走
21             while (pre.next != null && pre.next.val <= head.val) {
22                 pre = pre.next;
23             }
24             
25             // unlink the node from the original link. And record the next position.
26             ListNode headNext = head.next;
27             head.next = pre.next;
28             
29             pre.next = head;
30             head = headNext;
31         }
32         
33         return dummy.next;
34     }
35 }
View Code

 

GITHUB:

https://github.com/yuzhangcmu/LeetCode_algorithm/blob/master/list/InsertionSortList.java

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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