23. Merge k Sorted Lists

本文介绍了一种将多个已排序的链表合并为一个有序链表的方法。提供了两种实现方式:一种是通过两两合并的方式逐步减少链表数量直至只剩一个;另一种则是使用优先队列(最小堆)来高效地选取最小元素并构建最终链表。

1、题目描述

给了k个有序链表。返回合并成的一个链表。


2、思路

两个两个合并,合并到只剩下一个返回。

思路2:优先队列(即堆排序)。


3、代码

    ListNode* mergeKLists(vector<ListNode*>& lists) {
        if(lists.size()==0) return NULL;
        while(lists.size()>1){
            lists.push_back(merge(lists[0],lists[1]));
            lists.erase(lists.begin());
            lists.erase(lists.begin());
        }
        return lists[0];
    }
     ListNode* merge(ListNode* a,ListNode* b){
         ListNode* ans = new ListNode(-1);
         ListNode* p =ans;
         while(a&&b){
             if(a->val<b->val){
                 ans->next = a;
                 a=a->next;
                 ans=ans->next;
             }
             else{
                 ans->next = b;
                 b=b->next;
                 ans=ans->next;
             }
         }
         if(a)
             ans->next = a;
         if(b)
             ans->next = b;
         return p->next;
     }
struct cmp{  
   bool operator()(ListNode* a,ListNode* b){  
       return a->val > b->val;  
   }   
};  
class Solution {
public:
    ListNode *mergeKLists(vector<ListNode *> &lists) {
        if(lists.size() == 0)
            return NULL;
        priority_queue<ListNode*, vector<ListNode*>, cmp> queue;
        for(int i = 0; i < lists.size(); i++) {
            if(lists[i] != NULL)
            queue.push(lists[i]);
        }
        ListNode * head = new ListNode(-1);
        ListNode * ans = head;
        while(queue.size() > 0) {
            ListNode * t = queue.top();
            queue.pop();
            head->next = t;
            head = head->next;
            if(t->next)
                queue.push(t->next);
        }
        return ans->next;    
    }
};




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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