合并两个排序链表

1.问题描述:将两个排序链表合并为一个新的排序链表。

2.思路:建立一个新的头节点为0的链表,并且建立一个指针让它指向0,再分以下几种情况

①l1或l2为空,则新链表中应插入不空的链表

②若l1,l2都不是空,则新链表中第一个插入的节点应为l1,l2中小的那个

3.代码:

/**
 * Definition of ListNode
 * class ListNode {
 * public:
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int val) {
 *         this->val = val;
 *         this->next = NULL;
 *     }
 * }
 */
class Solution {
public:
    /**
     * @param ListNode l1 is the head of the linked list
     * @param ListNode l2 is the head of the linked list
     * @return: ListNode head of linked list
     */
    ListNode *mergeTwoLists(ListNode *l1, ListNode *l2) {
        // write your code here
        ListNode *p;
        ListNode *first=new ListNode(0);
        p=first;
        while(l1!=NULL||l2!=NULL)
        {    if(l1==NULL)
                 {  p->next=l2;
                    p=l2;
                    l2=l2->next;
                    continue;
                 }
              if(l2==NULL)
                {  p->next=l1;
                   p=l1;
                   l1=l1->next;
                   continue;
                }
             if(l1->val<l2->val)
              {  p->next=l1;
                 p=l1;
                 l1=l1->next;
              }
              else {
                  p->next=l2;
                  p=l2;
                  l2=l2->next;
              }
              
        }
        return first->next;
    }
};

4.感想:想问题还是要全面!!!一定别忘记空的情况!!!!

基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
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