《算法题讲解指南:递归,搜索与回溯算法--递归》--3.反转链表,4.两两交换链表中的节点,5.快速幂

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《算法题讲解指南》--递归、搜索与回溯算法

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已择之路,纵是荆棘遍野,亦作花海遨游


目录

3.反转链表

题目链接:

题目描述:

题目示例:

解法(递归):

算法思路:

C++算法代码:

算法总结及流程解析:

4.两两交换链表中的节点

题目链接:

题目描述:

题目示例:

解法(递归):

算法思路:

C++算法代码:

算法总结及流程解析:

5.快速幂

题目链接:

题目描述:

题目示例:

解法(递归-快速幂):

算法思路:

C++算法代码:

算法总结及流程解析:

结束语


3.反转链表

题目链接:

206. 反转链表 - 力扣(LeetCode)

题目描述:

题目示例:

解法(递归):

算法思路:

      1.递归函数的含义交给你一个链表的头指针,你帮我逆序之后,返回逆序后的头结点
      2.函数体:先把当前结点之后的链表逆序,逆序完之后,把当前结点添加到逆序后的链表后面即可
      3.递归出口:当前结点为空或者当前只有一个结点的时候不用逆序,直接返回
      注意注意注意:链表的题一定要画图,搞清楚指针的操作

C++算法代码:

/** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * ListNode *next; * ListNode() : val(0), next(nullptr) {} * ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {} * ListNode(int x, ListNode *next) : val(x), next(next) {} * }; */ class Solution { public: ListNode* reverseList(ListNode* head) { //递归的结束条件:当递归到头节点为空结点或者只要一个结点则返回 if(head == nullptr || head->next == nullptr) { return head; } ListNode* newhead = reverseList(head->next); head->next->next = head; //head->next相当于是反转后的尾结点 head->next = nullptr; return newhead; } };

算法总结及流程解析:

4.两两交换链表中的节点

题目链接:

24. 两两交换链表中的节点 - 力扣(LeetCode)

题目描述:

题目示例:

解法(递归):

算法思路:

      1.递归函数的含义:交给你一个链表,将这个链表两两交换一下,然后返回交换后的头结点;
      2.函数体:先去处理一下第二个结点往后的链表,然后再把当前的两个结点交换一下连接上后面处理后的链表;
      3.递归出口当前结点为空或者当前只有一个结点的时候,不用交换,直接返回
      注意注意注意:链表的题一定要画图,搞清楚指针的操作!

这道题其实在我们的优选算法中已经讲解过了,只是当时是利用其链表的性质使用循环、迭代(模拟算法)来解决的,感兴趣的可以去看看。

《算法题讲解指南:优选算法-链表》--51.两数相加,52.两两交换链表中的节点-ZEEKLOG博客

但是我相信如果真的理解了用宏观的视角来看待递归,一定会觉得递归比上面的模拟实现简单太多了。

C++算法代码:

/** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * ListNode *next; * ListNode() : val(0), next(nullptr) {} * ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {} * ListNode(int x, ListNode *next) : val(x), next(next) {} * }; */ class Solution { public: ListNode* swapPairs(ListNode* head) { //解法:递归算法(宏观视角看待递归) //递归结束条件:当此时子问题中的链表节点只有一个或者没有为空 if(head == nullptr || head->next == nullptr) { return head; } ListNode* tmp = swapPairs(head->next->next); ListNode* newhead = head->next; newhead->next = head; head->next = tmp; return newhead; } };

算法总结及流程解析:

5.快速幂

题目链接:

50. Pow(x, n) - 力扣(LeetCode)

题目描述:

题目示例:

解法(递归-快速幂):

算法思路:

      1.递归函数的含义求出 x 的 n 次方是多少,然后返回
      2.函数体先求出 x 的 n/2 次方是多少,然后根据 n 的奇偶得出 x 的 n 次方是多少
      3.递归出口:当 n 为 0 的时候,返回 1 即可。

C++算法代码:

class Solution { public: double Pow(double x, long long n) //因为n为负数时可以取到-2^32,当转成-n时则超出int最大值,需要改成long long类型 { if(n == 0) { return 1; } double tmp = myPow(x, n / 2); return n % 2 == 0 ? tmp * tmp : tmp * tmp * x; } double myPow(double x, int n) { double ret = n < 0 ? Pow(x, -(long long)n) : Pow(x, n); if(n < 0) { ret = 1 / ret; } return ret; } };

算法总结及流程解析:

结束语

      到此,3.反转链表,4.两两交换链表中的节点,5.快速幂 这三道算法题就讲解完了。反转链表:通过递归逆序后续链表,再将当前节点接在尾部;两两交换链表节点:递归处理后续链表后交换当前两个节点;快速幂:利用分治思想递归计算x的n次方。希望大家能有所收获!

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【工创赛2025-智能物流搬运塔吊方案开源(2分15秒)】西安理工大学工程训练中心

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一、前言        时光荏苒,岁月如梭。三年的本科竞赛生涯随着工训赛的结束告一段落。竞赛路途中,受到了诸多大佬的帮助和鼓励。为了将这份开源精神传递下去,本团队全体成员一致决定无偿开源本项目机械设计图纸、PCB设计、电控代码、视觉代码及镜像文件、参赛文档以及其他有关设计资料。        请注意,本项目开源文件完全免费,内容遵循CC 4.0 BY-NC-SA版权协议,转载请给出适当的署名,不可用作商业用途,严禁倒卖,若广大网友发现以上行为,请第一时间与我取得联系。        在此,由衷感谢西安理工大学工程训练中心的各位老师对我们竞赛项目的悉心指导与鼎力支持。         这里放一张二代小车同堂的照片作为纪念 二、关于开源项目        运行视频:[开源]2025工训赛智能物流搬运,初赛第八,2分26秒_哔哩哔哩_bilibili        本项目参与了2025年中国大学生工程实践与创新能力大赛全国总决赛,初赛成绩仅1个二环,其余均为一环,总时间2分26秒。决赛由于准备不足以及现场不可预料的因素,成绩不算理想,最后总成绩为全国特等奖。

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Flutter 组件 actions_toolkit_dart 适配鸿蒙 HarmonyOS 实战:自动化套件方案,构建 GitHub Actions 深度集成与跨端流水线治理架构

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欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 组件 actions_toolkit_dart 适配鸿蒙 HarmonyOS 实战:自动化套件方案,构建 GitHub Actions 深度集成与跨端流水线治理架构 前言 在鸿蒙(OpenHarmony)生态迈向全球化开源协作、涉及极大规模的跨端 CI/CD 流水线构建、多机型自动化兼容性测试及严苛的代码准入控制背景下,如何实现一套既能深度对接 GitHub Actions 核心底脚(Toolkits)、又能提供原生 Dart 编程感且具备工业级日志输出与状态管理的“自动化控制基座”,已成为决定应用研发迭代频率与交付质量稳定性的关键。在鸿蒙项目这类强调多模块(HAP/HSP)并行构建与分布式证书签名校验的环境下,如果 CI 脚本依然依赖大量零散的 Shell 拼接,由于由于环境变量的微差异,极易由于由于“脚本不可维护”导致鸿蒙应用在自动化发布环节频繁由于由于故障导致阻塞。

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AI浪潮下,FPGA如何实现自我重塑与行业变革

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引言:AI 与 FPGA,新时代的碰撞 2025 年,人工智能技术迎来爆发式增长,大模型、生成式 AI 和多模态技术持续突破,人形机器人量产元年正式开启,自动驾驶商业化进程加速,工业数字化转型全面铺开(1)。在这一背景下,FPGA(现场可编程门阵列)作为一种灵活可编程的硬件平台,正经历前所未有的变革与重塑。FPGA 凭借其独特的并行处理能力、低延迟特性和可重构性,成为 AI 加速领域的重要力量,为实时处理、边缘计算和高性能计算提供了全新可能。 随着 AI 应用场景不断扩展,传统的 CPU 和 GPU 在某些场景下已无法满足需求,特别是在低延迟、高吞吐量和能效比方面。FPGA 作为一种高度灵活的硬件平台,能够根据不同的 AI 算法和应用需求进行定制化配置,实现接近 ASIC 的性能和能效,同时保持可编程的灵活性。这种特性使得 FPGA

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