《剑指Offer》学习笔记--面试题16:反转链表

本文详细介绍了一种链表反转的方法,并提供了具体的实现代码。同时,针对常见的面试问题,给出了三种典型的测试用例,帮助读者理解如何避免代码中的常见错误。

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题目:定义一个函数,输入一个链表的头结点,反转该链表并输出反转后链表的头结点。

链表结点定义如下:

struct ListNode
{
	int     m_nKey;
	ListNode* m_pNext;
};
解决与链表相关的问题总是有大量的指针操作,而指针操作的代码总是容易出错的。在实际的软件开发周期中,设计的时间通常不会比编码的时间短。在面试的时候我们不要急于动手写代码,而是一开始仔细分析和设计,这将会给面试官留下很好的印象。与其很快地写出一个漏洞百出的代码,不如仔细分析再写出鲁棒的代码。

为了正确地反转一个链表,需要调整链表中指针的方向。为了将调整指针这个复杂的过程分析清楚,我们可以借助图形来直观地分析。

代码如下:

ListNode *ReverseList(ListNode* pHead)
{
	ListNode *pReversedHead = NULL;
	ListNode *pNode = pHead;
	ListNode *pPrev = NULL;
	while(pNode != NULL){
		ListNode *pNext = pNode->m_pNext;

		if(pNext == NULL)
			pReversedHead = pNode;
		pNode->m_pNext = pPrev;

		pPrev = pNode;
		pNode = pNext;
	}

	return pReversedHead;
}
一般应聘者经常出现如下3中问题:

(1)输入的链表头指针为NULL或者整个链表只有一个结点时,程序立即崩溃。

(2)反转后链表出现断裂。

(3)返回的反转之后的头结点不是原始链表的尾结点。

那么如何才能及时发现并纠正代码中的问题,以确保不犯上述错误呢?一个很好的办法就是提前想好测试用例。在写出代码之后,立即用实现准备好的测试用例检查测试。如果面试是以手写代码的方式,那也要在心里默默地运行代码做单元测试。只有确保代码通过测试之后再提交面试官。我们要记住一点:自己多花时间找出问题并修正问题,比在面试官找出问题之后再去慌慌张张修改代码要好得多。

以这道题为例,我们至少应该想到几类测试用例的测试:

(1)输入的链表头指针是NULL。

(2)输入的链表只有一个结点。

(3)输入的链表有多个结点。

如果我们确信代码能够通过这3类测试用例的测试,那我们就有很大的把握能够通过这轮面试了。

本题扩展:

用递归实现同样的反转链表的功能。



内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布和多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和多物理场耦合等。
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