草庐IT

链表分割

全部标签

Java 算法篇-链表的经典算法:判断回文链表、判断环链表与寻找环入口节点(“龟兔赛跑“算法实现)

🔥博客主页: 【小扳_-CSDN博客】❤感谢大家点赞👍收藏⭐评论✍   文章目录    1.0链表的创建        2.0判断回文链表说明    2.1快慢指针方法        2.2使用递归方式实现反转链表方法    2.3实现判断回文链表-使用快慢指针与反转链表方法    3.0判断环链表说明    3.1实现判断环链表与寻找环入口节点 -"龟兔赛跑"算法实现        3.2解释为什么第一次相遇后,兔、龟每一次都走一步最终会相遇且该节点是环入口节点的原因    4.0实现判断回文链表、判断环链表且寻找环入口节点的完整代码     1.0链表的创建        链表是一种常见的

顺序表和链表

 线性表线性表(linearlist)是n个具有相同特性的数据元素的有限序列。线性表是一种在实际中广泛使用的数据结构,常见的线性表:顺序表、链表、栈、队列、字符串...线性表在逻辑上是线性结构,也就说是连续的一条直线。但是在物理结构上并不一定是连续的,线性表在物理上存储时,通常以数组和链式结构的形式存储。 顺序表顺序表是用一段物理地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构,一般情况下采用数组存储。在数组上完成数据的增删查改。 顺序表一般的功能顺序表一般需要能够尾插、头插、尾删、头删、任意插入(后面)、任意位置删除等主要功能;voidSLInit(SL*ps1);//初始化voidSLDest

【剑指offer|图解|链表】链表的中间结点 + 链表中倒数第k个结点

🌈个人主页:聆风吟🔥系列专栏:数据结构、算法模板🔖少年有梦不应止于心动,更要付诸行动。文章目录📋前言一.⛳️链表的中间结点二.⛳️链表中倒数第k个结点📝结语📋前言    💬hello!小伙伴们大家好哇,今天作者给大家带来的是链表的相关面试题的讲解,在学习了下文之后,相信大家可以更好的理解链表,并且我们同过本文的练习相信大家对快慢双指针也将会有一定的了解。    📚系列专栏:本期文章收录在《剑指offer每日一练》,大家有兴趣可以浏览和关注,后面将会有更多精彩内容!    🎉欢迎大家关注🔍点赞👍收藏⭐️留言📝!一.⛳️链表的中间结点⌈在线OJ链接,可以转至此处自行练习⌋题目:给你单链表的头结点h

【刷题专栏—突破思维】LeetCode 142. 环形链表 II

前言:本篇博客将讲解三个OJ题,前两个作为铺垫,最后完成环形链表的节点的寻找文章目录一、160.相交链表二、141.环形链表三、142.环形链表II一、160.相交链表题目链接:LeetCode—相交链表题目描述:给你两个单链表的头节点headA和headB,请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表不存在相交节点,返回null。图示两个链表在节点c1开始相交:注意,函数返回结果后,链表必须保持其原始结构。评测系统将根据这些输入创建链式数据结构,并将两个头节点headA和headB传递给你的程序。如果程序能够正确返回相交节点,那么你的解决方案将被视作正确答案。示例1:输入:inter

用于语义分割模型的t-SNE可视化

前言在之前的博客t-SNE可视化-Python实现中,对t-SNE的原理进行了一个简单的介绍,也给出了一个简单的使用案例。这篇博客在之前的基础上实现在语义分割模型上的t-SNE可视化。语义分割模型中使用t-SNE的目的是,从模型的特征层面进行一定的可视化解释。比如属于同一类别的特征向量彼此聚集在一起,而属于不同类别的特征向量彼此相远。值得一提的是,分割模型中使用t-SNE较多的场景还是域自适应和域泛化分割任务上。在这些任务上,我们往往需要从特征层面上来解释网络缩小域差异的能力。即来自不同域(也就是数据集)而属于同一类别的特征向量在t-SNE的可视化中聚集在一起了。为了更好的解释,这里给出一个示

LeetCode | 19. 删除链表的倒数第 N 个结点

LeetCode|19.删除链表的倒数第N个结点OJ链接思路:定义虚拟头节点dummy并初始化使其指向head然后定义快慢指针让快指针先走n步然后一起走最后删除倒数第n个节点然后释放虚拟节点dummystructListNode*removeNthFromEnd(structListNode*head,intn){//定义虚拟头节点dummy并初始化使其指向headstructListNode*dummy=malloc(sizeof(structListNode));dummy->val=0;dummy->next=head;//定义fastslow双指针structListNode*fast

PyTorch团队重写「分割一切」模型,比原始实现快八倍

从年初到现在,生成式AI发展迅猛。但很多时候,我们又不得不面临一个难题:如何加快生成式AI的训练、推理等,尤其是在使用PyTorch的情况下。本文PyTorch团队的研究者为我们提供了一个解决方案。文章重点介绍了如何使用纯原生PyTorch加速生成式AI模型,此外,文章还介绍了PyTorch新功能,以及如何组合这些功能的实际示例。结果如何呢?PyTorch团队表示,他们重写了Meta的「分割一切」(SAM)模型,从而使代码比原始实现快8倍,并且没有损失准确率,所有这些都是使用原生PyTorch进行优化的。 博客地址:https://pytorch.org/blog/accelerating-g

android - 掌握android中的细节分割样式

这个问题可能已经在这里被问过很多次了,但没有给出有用的答案。我会把它放在这里并给出一个可能的答案。随时改进。问题:如何在并排主细节View中设置类似细节View样式的弹出窗口,如下图突出显示: 最佳答案 在这个解决方案中,我使用了9-patch背景图像,为列表项定义了2种背景。因此,选中(选中)列表项具有不同的背景,如下所示:(列表项)(选择的项目)(列表项)列表项布局的父View,是一个扩展LinearLayout(可以是任何ViewGroup)并实现Checkable的类。因此,当ListView设置为选择模式时,它可以自动选中

图像分割算法中的图论分割

图论分割是一种基于图论的图像分割方法,通常使用图像中像素之间的相似度来构建一个图,然后使用图论算法将图像分割成多个区域。这种方法基于的假设是,图像中相似的像素应该被分配到同一个区域中。在图论分割中,图像中的每个像素都被看作是图的一个节点,节点之间的边代表它们之间的相似度。根据不同的相似度度量方法,可以构建不同类型的图,如全连接图、k邻近图等。然后使用图论算法,如最小割算法、谱聚类等将图像分割成多个区域。图论分割的优点是可以处理复杂的场景,如多个对象重叠在一起,同时不需要事先知道需要分割的对象的数量。但是,它的缺点是对图像中的噪声和边缘不敏感,容易产生过分割或欠分割的情况。图论分割常用的应用包括

android - 如何创建一个对角线分割的布局,并且两半都是可点击的?

我需要创建一个布局,将屏幕对角线分成两部分,背景颜色不同。像这样:我怎样才能做到这一点? 最佳答案 这可以按如下方式完成:创建一个FrameLayout(比如说50x50像素)。创建两个ImageView(在FrameLayout内并将它们设置为match_parent)并将两个三角形作为源给它们。为FrameLayout创建一个onTouchListener。现在是棘手的部分:publicbooleanonTouch(Viewv,MotionEventme){floattime=System.getCurrentTimeInMil