LeetCode 92. Reverse Linked List II

本文介绍了一种链表操作——局部反转的方法,这是LeetCode 206题的进阶版。文章详细阐述了如何在不改变原有链表结构的基础上,仅对指定区间内的节点进行反转。文中还解释了如何使用dummy节点确保链表头的安全,并提供了完整的Java代码实现。

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问题描述

  • Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
    For example:
    Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
    return 1->4->3->2->5->NULL.
  • Note:
    Given m, n satisfy the following condition:
    1 ≤ m ≤ n ≤ length of list.
  • 地址

问题分析

  • 该题是LeetCode 206. Reverse Linked List 的进阶题,只要求反转某一部分链表
  • 具体反转方法如下:
    对于 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5, 如果要将它反转为 1 -> 4 -> 3 -> 2 -> 5 那么可以用preRevese 来指向待反转部分的前一个节点。用 curNodec初始指向反转部分的第一个节点,然后将 curNode 的下一个节点 nextNode 换到 preReverse 的后面,用 curNode 来顶替他的位置。然后继续此过程,直至把 curNode0移动至反转部分的尾部,便完成了反转
    • 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5
    • 1 -> 3 -> 2 -> 4 -> 5
    • 1 -> 4 -> 3 -> 2 -> 5
  • 但是有一点需要注意,如果从头结点就开始反转怎么办?反转之后不久找不到头结点了嘛?
    • 这就需要引入一个 dummy节点,将原链表连在它的后面,这样既可原链表头结点发生改变,也能 通过 return dummy.next 的方式来返回调整后的整条链表。

经验教训

  • 如何反转部分链表的技巧
  • dummy 节点的作用

代码实现

     public ListNode reverseBetween(ListNode head, int m, int n) {
         //检查输入是否规范
        if (head == null || head.next == null || m <= 0 || n <= 0 || m > n) {
            return head;
        }
        ListNode curNode = head;
        int length = 0;
        while (curNode != null) {
            ++length;
            curNode = curNode.next;
        }
        if (n > length) {
            return head;
        }
         //正文
         //新建一个节点,链表串在它后面,防止反转链表后,返回时找不到头结点
        ListNode dummy = new ListNode(0);
         dummy.next = head;
         //初始化 preReverse 以及 curNode 
         ListNode preReverse = dummy;
         curNode = head;
         //走 m-1 步,让curNode最终停在开始反转的首位置,preReverse停在开始反转首位置的前一个位置
         for (int i = 1; i < m; i++) {
             preReverse = curNode;
             curNode = curNode.next;
         }
         //每次将curNode之后的 nextNode提到 preReverse 之后,然后curNode替代它的位置
         for (int i = 1; i <= n - m; i++) {
             ListNode nextNode = curNode.next;
             curNode.next = nextNode.next;
             nextNode.next = preReverse.next;
             preReverse.next = nextNode;
         }
         //返回完成部分反转后的结果
         return dummy.next;
     }
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;接着通过聚类析将道路工况为四类,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。
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