leet19vs运行版

本文介绍了一个简单的链表实现,并演示了如何从链表中删除倒数第N个节点的方法。通过双指针技巧,文章提供了一种高效解决此问题的算法思路。
#include<iostream>
using namespace std;
struct Node
{
 int data;
    Node* next;
};
class  LinkList
{
 public:
  LinkList(int[], int);
  Node* removeNthFromEnd(int);
  void coutlinklist(Node*);
  Node * getHead();
 private:
  Node* head;
};
Node* LinkList::getHead()
{
 return head;
}
LinkList::LinkList(int a[], int n)
{
 //head = new Node;
 Node* front = head; 
 front->next = NULL;
 for (int i = n-1; i >= 0; i--)
 {
  Node* s = new Node;
  s->data = a[i];
  s->next = front->next;
  front->next = s;
 }
}
Node* LinkList::removeNthFromEnd(int n)
{
 Node* first = head;
 Node* second = head;
 Node* pre = NULL;
 for (int i = 0; i < n - 1; i++)
 {
  first = first->next;
 }
 while (first->next != NULL)
 {
  pre = second;
  second = second->next;
  first = first->next;
 }
 if (second==head)
  head = head->next;
 else
  pre->next = second->next;
 return head;
}
void LinkList::coutlinklist(Node* head)
{
 Node *p = head;
 while (p->next != NULL)
 {
  p = p->next;
  cout << p->data <<' ';
 }
}
int main()
{
 int a[5] = { 1, 2, 3, 4, 5 };
 LinkList L(a,5);
 L.coutlinklist(L.getHead());
 L.removeNthFromEnd(2);
 L.coutlinklist(L.getHead());
 return 0;
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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