mahuifa STL--标准模板库--简要概述

本文探讨了如何在包含环的链表中找到环的入口节点。通过使用快慢指针策略,分析了快慢指针相遇时的位置关系,得出了解决方案。最终,通过从头节点和相遇点同时出发,再次相遇时即找到环的入口。

1 题目描述  给一个链表,若其中包含环,请找出该链表的环的入口结点,否则,输出null。
2 思路和方法

  这是一个典型的链表中查找环的问题,基本思路是,首先设置两个快慢指针slow和fast,并且快指针fast每次前进两步,慢指针slow每次前进一步,假定当相遇的时候,设慢指针在环中走了k步,设环之外的部分长为x,环的长度

为c,则快指针一共走了:<span id="MathJax-Element-1-Frame" class="MathJax" data-mathml="x+b1∗c+k      x+b_1*c+k">x+b1∗c+k步,(b1​为快指针在环中走的圈数)慢指针一共走了:x<span id="MathJax-Element-3-Frame" class="MathJax" data-mathml="x+b2∗c+k      x+b_2*c+k">+b2∗c+k<span class="MathJax" data-mathml="b1      b_1">步,(<span class="MathJax" data-mathml="b2      b_2">b2​为快指针在环中走的圈数)因为快指针的速度是慢指针的两倍。

  那么可以得到:

    2<span id="MathJax-Element-5-Frame" class="MathJax" data-mathml="2∗(x+b2∗c+k)==x+b1∗c+k      2*(x+b_2*c+k)== x+b_1*c+k">∗(x+b2∗c+k)==x+b1∗c+k;  得到x<span id="MathJax-Element-2-Frame" class="MathJax" data-mathml="b1      b_1"><span id="MathJax-Element-4-Frame" class="MathJax" data-mathml="b2      b_2">为<span id="MathJax-Element-7-Frame" class="MathJax" data-mathml="m∗c−k      m*c-k">m∗c−k

<span id="MathJax-Element-2-Frame" class="MathJax" data-mathml="b1      b_1"><span id="MathJax-Element-4-Frame" class="MathJax" data-mathml="b2      b_2"><span id="MathJax-Element-7-Frame" class="MathJax" data-mathml="m∗c−k      m*c-k">  其中<span id="MathJax-Element-8-Frame" class="MathJax" data-mathml="m=b1−2∗b2      m=b_1-2*b_2">m=b1−2∗b2m=b1​−2∗b2​,慢指针在圈中还剩下的步数<span id="MathJax-Element-9-Frame" class="MathJax" data-mathml="c−k      c-k">c−k。我们可以发现,如果此时让快指针设置为从原点开始,每次只前进一步,那么由于<span id="MathJax-Element-10-Frame" class="MathJax" data-mathml="x      x">x为<span id="MathJax-Element-11-Frame" class="MathJax" data-mathml="m∗c−k      m*c-k">m∗c−k,慢指针剩下的步数也只剩<span id="MathJax-Element-12-Frame" class="MathJax" data-mathml="c−k      c-k">c−k,这样,如果两个指针同时出发的话,

最终一定会相遇的。这时,慢指针有可能已经走了m-1圈,并在环的入口处和快指针相撞,此时求出该相遇的点即可。

3 C++核心代码View Code
参考资料

https://blog.youkuaiyun.com/qq_29462849/article/details/90400558

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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