leetcode148

本文介绍了一种在O(nlogn)时间复杂度和常数级空间复杂度下对链表进行排序的方法。通过快慢指针找到中点,将链表分为两半,递归排序后合并两个有序链表。

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在 O(n log n) 时间复杂度和常数级空间复杂度下,对链表进行排序。

# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.next = None

class Solution:
    def sortList(self, head: ListNode) -> ListNode:
        if not head or not head.next: return head
        pre, slow, fast = head, head, head
        while fast and fast.next:
            pre = slow
            slow = slow.next
            fast = fast.next.next
        pre.next = None
        l1 = self.sortList(head)
        l2 = self.sortList(slow)
        return self.mergeTwoLists(l1, l2)
    
    def mergeTwoLists(self, l1, l2):
        head = ListNode(0)
        move = head
        if not l1: return l2
        if not l2: return l1
        while l1 and l2:
            if l1.val < l2.val:
                move.next = l1
                l1 = l1.next
            else:
                move.next = l2
                l2 = l2.next
            move = move.next
        move.next = l1 if l1 else l2
        return head.next

        
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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