当前位置: 首页 > news >正文

反转链表II(C++解法)

题目

给你单链表的头指针 head 和两个整数 left 和 right ,其中 left <= right 。请你反转从位置 left 到位置 right 的链表节点,返回 反转后的链表 。

示例 1:

输入:head = [1,2,3,4,5], left = 2, right = 4
输出:[1,4,3,2,5]

示例 2:

输入:head = [5], left = 1, right = 1
输出:[5]

C++代码

#include <iostream>
using namespace std;//创建链表结构体
struct ListNode {int val;ListNode* next;ListNode() : val(0), next(nullptr) {}ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {}
};/*
* 反转链表问题
* 设置一个虚拟头节点,定义一个cur指针指向待反转区域的第一个节点left,
* 定义一个next指针永远指向cur的下一个节点,
* 定义一个pre指针永远指向待反转区域的第一个节点left的前一个节点,在循环过程中不变
* 迭代每一个需要反转的节点,返回反转后的链表
*/
ListNode* reverseBetween(ListNode* head, int left, int right) {ListNode* dummyNode = new ListNode(-1);dummyNode->next = head;ListNode* pre = dummyNode;for (int i = 0; i < left - 1; ++i) {pre = pre->next;}ListNode* cur = pre->next;ListNode* next;for (int i = 0; i < right - left; ++i) {next = cur->next;cur->next = next->next;next->next = pre->next;pre->next = next;}return dummyNode->next;
}int main() {ListNode* n1 = new ListNode(1);ListNode* n2 = new ListNode(2);ListNode* n3 = new ListNode(3);ListNode* n4 = new ListNode(4);ListNode* n5 = new ListNode(5);n1->next = n2;n2->next = n3;n3->next = n4;n4->next = n5;n5->next = nullptr;ListNode* head = n1;int left = 2, right = 4;ListNode* ans = reverseBetween(head, left, right);while (ans) {cout << ans->val << " ";ans = ans->next;}return 0;
}

分析

反转链表问题,设置一个虚拟头节点,定义一个 cur 指针指向待反转区域的第一个节点 left,定义一个 next 指针永远指向 cur 的下一个节点,定义一个 pre 指针永远指向待反转区域的第一个节点 left 的前一个节点,在循环过程中不变,迭代每一个需要反转的节点,返回反转后的链表。

相关文章:

反转链表II(C++解法)

题目 给你单链表的头指针 head 和两个整数 left 和 right &#xff0c;其中 left < right 。请你反转从位置 left 到位置 right 的链表节点&#xff0c;返回 反转后的链表 。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;head [1,2,3,4,5], left 2, right 4 输出&#xff1a;[1…...

记一次 logback 没有生成独立日志文件问题

背景 在新项目发布后发现日志文件并没有按照期望的方式独立开来&#xff0c;而是都写在了 application.log 文件中。 问题展示 日志文件&#xff1a; 项目引入展示&#xff1a; <include resource"paas/sendinfo/switch/client/sendinfo-paas-switch-client-log.…...

数据库强化(1.视图)

1.什么是视图 视图是指计算机数据库中的视图&#xff0c;是一个虚拟表&#xff0c;其内容由查询定义。同真实的表一样&#xff0c;视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是&#xff0c;视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在。行和列数据来自由定义视图的查询所引用的…...

Mysql与SeaweedFS数据不同步问题产生原因及解决办法

文章目录 Mysql与SeaweedFS数据不同步问题的探究与解决问题背景原因探究不一致的写操作缺乏事务管理 解决方案引入分布式事务处理使用消息队列 实践演示&#xff08;python代码&#xff09;结论 Mysql与SeaweedFS数据不同步问题的探究与解决 问题背景 在数据库和文件存储系统…...

Kotlin apply和with用法和区别

apply apply 是 Kotlin 标准库中的一个函数&#xff0c;它允许你在对象上执行一系列操作&#xff0c;然后返回该对象自身。它的语法结构如下&#xff1a; fun <T> T.apply(block: T.() -> Unit): T这个函数接受一个 lambda 表达式作为参数&#xff0c;该 lambda 表达…...

springboot通过aop自定义注解@Log实现日志打印

springboot通过aop自定义注解Log实现日志打印 文章目录 效果图实操步骤1.引入依赖2.自定义日志注解3.编写日志切面类4.UserController5.运行 效果图 实操步骤 注意&#xff0c;本代码在springboot环境下运行&#xff0c;jdk1.8 1.引入依赖 <dependency><groupId>…...

k8spod详解其二

一&#xff0c;资源限制 当定义 Pod 时可以选择性地为每个容器设定所需要的资源数量。 最常见的可设定资源是 CPU 和内存大小&#xff0c;以及其他类型的资源。 当为 Pod 中的容器指定了 request 资源时&#xff0c;调度器就使用该信息来决定将 Pod 调度到哪个节点上。当还为…...

golang包的管理

Go语言中包的使用 Go语言使用包&#xff08;package&#xff09;这种语法元素来组织源码&#xff0c;所有语法可见性均定义在package这个级别&#xff0c;与Java 、python等语言相比&#xff0c;这算不上什么创新&#xff0c;但与C传统的include相比&#xff0c;则是显得“先进…...

Windows10安装Anaconda与Pytorch的记录

这是一篇关于安装Anaconda和Pytorch的记录与复盘&#xff0c;写的原因是我电脑恢复系统之后东西全没了&#xff0c;再装Pytorch的时候一脸懵逼忘了怎么弄了&#xff0c;写篇记录以备我下一次安装。 1、Anaconda的安装 1.1、Anaconda安装包下载 下载链接: Free Download | An…...

图解Kafka高性能之谜(五)

高性能的多分区、冗余副本集群架构 高性能网络模型NIO 简单架构设计&#xff1a; 详细架构设计&#xff1a; 高性能的磁盘写技术 高性能的消息查找设计 索引文件定位使用跳表的设计 偏移量定位消息时使用稀疏索引&#xff1a; 高响应的磁盘拷贝技术 kafka采用sendFile()的…...

opencv在linux上调用usb摄像头进行拍照

功能 1.按照指定的文件名创建文件夹&#xff0c;创建之前判断该文件夹是否存在 2.调用摄像头按可调整窗口大小的方式显示 3.按esc退出摄像头画面 4.按p保存当前摄像头的画面&#xff0c;并按当前时间为照片的名字进行保存打开终端查看是否有摄像头 ls /dev/video*一般video1就…...

软考之知识产品+例题

知识产权 保护期限 公民作品 没有限制 署名权、修改权、保护作品完整权 作者终生及其死亡后的第 50 年的 12月31日 发表权、使用权、获得报酬权 单位作品 首次发表后的第 50 年的 12月31 日&#xff0c;若未发表则不受保护 发表权、使用权、获得报酬权 公民软件作品 没…...

玩了一下 Jenkins,最新版本 + JDK11

背景 今年五月的时候玩了一下 Jenkins&#xff0c;最新版本 2.414.3 &#xff0c;JDK 11 。本机有两个 JDK&#xff0c;只放到 Tomcat 里面了&#xff0c;看到了一个启动页面&#xff0c;后面有其他事情就忘记了。最近又想起来&#xff0c;觉得还是应该玩一下这么有技术含量的…...

自定义的卷积神经网络模型CNN,对图片进行分类并使用图片进行测试模型-适合入门,从模型到训练再到测试,开源项目

自定义的卷积神经网络模型CNN&#xff0c;对图片进行分类并使用图片进行测试模型-适合入门&#xff0c;从模型到训练再到测试&#xff1a;开源项目 开源项目完整代码及基础教程&#xff1a; https://mbd.pub/o/bread/ZZWclp5x CNN模型&#xff1a; 1.导入必要的库和模块&…...

C# 使用.NET的SocketAsyncEventArgs实现高效能多并发TCPSocket通信

简介&#xff1a; SocketAsyncEventArgs是一个套接字操作得类&#xff0c;主要作用是实现socket消息的异步接收和发送&#xff0c;跟Socket的BeginSend和BeginReceive方法异步处理没有多大区别&#xff0c;它的优势在于完成端口的实现来处理大数据的并发情况。 BufferManager类…...

设计模式——观察者模式(Observer Pattern)+ Spring相关源码

文章目录 一、观察者模式定义二、例子2.1 菜鸟教程例子2.1.1 定义观察者2.1.2 定义被观察对象2.1.3 使用 2.2 JDK源码 —— Observable2.2.1 观察者接口Observer2.2.1 被观察者对象Observable 2.3 Spring源码 —— AbstractApplicationContext2.3.1 观察者2.3.2 被观察者 2.3 G…...

openpnp - code review - 开机对话框历史记录和贡献者名单

文章目录 openpnp - code review - 开机对话框历史记录和贡献者名单概述笔记D:\my_openpnp\openpnp_dev_2022_0801\src\main\java\org\openpnp\gui\AboutDialog.javaEND openpnp - code review - 开机对话框历史记录和贡献者名单 概述 偶然发现, 自己打包后的openpnp, 开机后…...

JavaSE22——HashMap

集合框架_HashMap 一、概述 HashMap 是用于存储 Key-Value 键值对的集合。 &#xff08;1&#xff09;HashMap 根据键的 hashCode 值存储数据&#xff0c;大多数情况下可以直接定位到它的值&#xff0c;所以具有很快的访问速度&#xff0c;但遍历顺序不确定。 &#xff08;2&…...

「图像 merge」无中生有制造数据

在进行一个新项目的时候&#xff0c;往往缺少一些真实数据&#xff0c;导致没办法进行模型训练&#xff0c;这时候就需要算法工程师自行制作一些数据了&#xff0c;比如这篇文章分享的 bag 目标检测&#xff0c;在检测区域没有真实的 bag数据 此时&#xff0c;就可以采用图像拼…...

RK3588之ArmSoM-W3 + MPP实现多路硬解码拉流

简介 学习完MPP的解码Demo之后&#xff0c;想必大家都想通过一个项目来进行RK3588-MPP的解码实战。本篇文章就基于ArmSoM-W3开发板&#xff0c;开发一个多路硬解码项目&#xff0c;实现四路MPP硬解码拉流显示实现的效果如下&#xff1a; RK3588四路MPP硬解码拉流 环境介绍 硬件…...

构建高可用在线机器学习推理系统:分层回退架构设计与金融风控实践

1. 项目概述与核心挑战在金融科技领域&#xff0c;尤其是在线支付和信贷审批场景&#xff0c;机器学习模型已经从后台的分析工具&#xff0c;演变为实时业务决策的核心引擎。想象一下&#xff0c;当用户点击“确认支付”的瞬间&#xff0c;一个复杂的风控模型必须在几百毫秒内&…...

3分钟掌握QMC音频解密:qmc-decoder实战指南与算法深度解析

3分钟掌握QMC音频解密&#xff1a;qmc-decoder实战指南与算法深度解析 【免费下载链接】qmc-decoder Fastest & best convert qmc 2 mp3 | flac tools 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qm/qmc-decoder 在数字音乐时代&#xff0c;你是否曾因QQ音乐加密格式…...

Seurat分析避坑指南:从PBMC3K实战出发,详解`resolution`、`dims`参数怎么调,结果才靠谱

Seurat单细胞分析实战&#xff1a;如何科学调整resolution与dims参数获得理想分群第一次看到自己单细胞数据的UMAP图时&#xff0c;那种兴奋感至今难忘。但随之而来的困惑也同样深刻——为什么我的细胞分群看起来总是不太对&#xff1f;要么是密密麻麻挤在一起分不开&#xff0…...

从零到专业:Sunshine虚拟手柄配置的5个关键突破点

从零到专业&#xff1a;Sunshine虚拟手柄配置的5个关键突破点 【免费下载链接】Sunshine Self-hosted game stream host for Moonlight. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/su/Sunshine 你是否曾在深夜准备享受游戏时&#xff0c;发现手柄在Sunshine串流中…...

科学边缘计算ML硬件可靠性设计:从比特精确验证到精细化容错

1. 项目概述&#xff1a;当科学实验遇上极端数据洪流想象一下&#xff0c;你面前有一台每秒产生数TB数据的超级显微镜&#xff0c;或者一个每时每刻都在进行数十亿次粒子对撞的探测器。这些并非科幻场景&#xff0c;而是高能物理、材料科学等前沿科学领域的日常。海啸般的数据从…...

机器学习加速格点QCD计算:从强子真空极化到重子质量修正

1. 项目概述&#xff1a;当格点QCD遇上机器学习在格点量子色动力学&#xff08;Lattice QCD&#xff09;的计算世界里&#xff0c;我们这些常年跟海量数据和超级计算机打交道的人&#xff0c;最头疼的问题之一就是“噪声”。这可不是实验室里嗡嗡响的那种声音&#xff0c;而是统…...

机器学习与模拟退火算法优化TPMS结构材料力学性能

1. 项目概述与核心价值在材料科学与先进制造领域&#xff0c;三周期极小曲面&#xff08;Triply Periodic Minimal Surfaces, TPMS&#xff09;结构正掀起一场设计革命。这类结构以其在三维空间内周期性重复、且具有极小表面积的特点&#xff0c;展现出传统实体材料难以企及的优…...

昇腾CANN ops-math LayerNorm:数值稳定性与 Warp Reduce 优化实战

LayerNorm 是现代神经网络的标配——Transformer 的每一层都有它。公式简单&#xff1a;μ mean(x), σ var(x), y (x-μ) / √(σε) * γ β。但 NPU 上的实现有三个陷阱&#xff1a;FP16 精度下 mean/variance 计算不稳定、Warp reduce 的并行归约需要跨 lane 同步、反向…...

Midjourney火焰生成实战手册(含17组已验证火纹Prompt+SDXL对比基准数据)

更多请点击&#xff1a; https://codechina.net 第一章&#xff1a;Midjourney火焰生成的核心原理与技术边界 Midjourney 并不原生支持“火焰生成”这一独立功能&#xff0c;其图像合成能力完全依赖于文本提示&#xff08;prompt&#xff09;对扩散模型隐空间的引导。所谓“火…...

Vision Mamba边缘加速器设计:软硬件协同优化与混合量化策略

1. 项目概述&#xff1a;为什么边缘设备需要为Vision Mamba“量身定制”加速器&#xff1f;在边缘设备上跑视觉模型&#xff0c;听起来就像让一辆家用轿车去跑拉力赛。算力、内存、功耗&#xff0c;处处都是掣肘。传统的视觉Transformer&#xff08;ViT&#xff09;虽然性能强悍…...