Leetcode 328 Odd Even Linked List

博客围绕单链表问题展开,要求将单链表中奇数结点和偶数结点分组,奇数在前,且要在原链表上操作,满足O(1)空间复杂度和O(nodes)时间复杂度。解题思路是构建一个偶数链表,用两个指针操作,最后将其链接到奇数链表末尾。

问题描述

Given a singly linked list, group all odd nodes together followed by the even nodes. Please note here we are talking about the node number and not the value in the nodes.

You should try to do it in place. The program should run in O(1) space complexity and O(nodes) time complexity.

注意是交换的 结点序的 奇数偶数 而不是 结点的值的奇偶数

Example 1:

Input: 1->2->3->4->5->NULL
Output: 1->3->5->2->4->NULL

Example 2:(令第1,3,5...奇数结点在前)

Input: 2->1->3->5->6->4->7->NULL
Output: 2->3->6->7->1->5->4->NULL

Note:

  • The relative order inside both the even and odd groups should remain as it was in the input.
  • The first node is considered odd, the second node even and so on ...

解题思路

由于第一个结点认为是odd的,只需要再构建一个even的链表,把even链表提取出来,最后再链接到odd的末尾即可。

构建even链表则需要两个指针,一个even头指针,一个指向even链表尾,可以保证将结点加到链表尾部。

题解

    public static ListNode oddEvenList(ListNode head) {
        if(head == null) return null;
        // 相当于odd链表的尾指针
        ListNode odd = head;
        // even 链表的尾指针
        ListNode even = head.next;
        // even 链表的头指针
        ListNode evenhead = even;

        while(even != null && even.next!=null){
            odd.next = odd.next.next;
            even.next = even.next.next;
            odd = odd.next;
            even = even.next;
        }
        odd.next = evenhead;
        return head;
    }
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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