Linked List Cycle

/*
 * Solution.cpp
 *
 *  Created on: 2014年4月9日
 *      Author: William
 */

#include <iostream>
using namespace std;

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

class Solution {
public:
	bool hasCycle(ListNode *head) {
		if (head == NULL)
			return false;
		ListNode *fast = head;
		ListNode *slow = NULL;	// See below:
		while (fast != NULL && fast != slow) {
			if (slow == NULL)	// We can use do..while.. to avoid this comparison trick.
				slow = head;
			fast = fast->next;
			if (fast != NULL) {
				fast = fast->next;
				slow = slow->next;
			}
		}
		if (fast == slow)
			return true;
		else
			return false;
	}

// The following function is not usable because it will damage the original linked list.
// It's not a check function!!!!
//	bool hasCycle(ListNode *head) {
//		ListNode *p = head;
//		while (p != NULL) {
//			if (p->next == head)
//				return true;
//			ListNode *q = p;
//			// The order of next two lines is important.
//			p = p->next;
//			q->next = head;
//		}
//		return false;
//	}
};

本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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