当前位置: 首页 > news >正文

【算法刷题】总结规律 算法题目第2讲 [234] 回文链表,因为深浅拷贝引出的bug

配合b站视频讲解食用更佳:https://www.bilibili.com/video/BV1vW4y1P7V7
核心提示:好几道题是处理有序数组的!

适合人群:考研/复试/面试
解决痛点:1. 刷了就忘 2.换一道相似的题就不会
学完后会输出:对每类题目的框架

#
# @lc app=leetcode.cn id=234 lang=python3
#
# [234] 回文链表
#
from typing import Optional
import copy
class ListNode:def __init__(self, val=0, next=None):self.val = valself.next = next
# @lc code=start
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
#     def __init__(self, val=0, next=None):
#         self.val = val
#         self.next = next
class Solution:def reserve(self,head:Optional[ListNode])->Optional[ListNode]:if (not head) or (not head.next):return headlast = self.reserve(head.next)head.next.next = headhead.next = Nonereturn lastdef isPalindrome(self, head: Optional[ListNode]) -> bool:head1 = copy.deepcopy(head)res = self.reserve(head1)while head and res:if head.val == res.val:head = head.nextres = res.nextelse:return Falsereturn True# @lc code=end
# 1,1,2,1
n0 = ListNode(1)
n1 = ListNode(1)
n2 = ListNode(2)
n3 = ListNode(1)
n0.next = n1
n1.next = n2
n2.next = n3
Solution().isPalindrome(n0)

判断链表是否是回文链表的问题,对应力扣234题:题目连接https://leetcode.cn/problems/palindrome-linked-list/description/
这道题我采用的思路是,翻转链表,然后和原链表挨个节点做比较。
但是写出了bug,
bug 在这里,是深浅拷贝的问题
res = self.reserve(head) 是不行的,因为head会被reserve改写,然后浅拷贝也是不行的,会报错。深拷贝是对的。

 head1 = copy.deepcopy(head)res = self.reserve(head1)

对于简单的 object,例如不可变对象(数值,字符串,元组),用 shallow copy 和 deep copy 没区别

复杂的 object, 如 list 中套着 list 的情况,shallow copy 中的 子list,并未从原 object 真的「独立」出来。也就是说,如果你改变原 object 的子 list 中的一个元素,你的 copy 就会跟着一起变。这跟我们直觉上对「复制」的理解不同。

一个很考察基本功,但是很赞的解法:
step1. 找中点
step2. 翻转中点后面的链表
step3. 比较left 和 right

    def isPalindrome(self, head: Optional[ListNode]) -> bool:if not (head and head.next):return True# 找中点slow,fast = head,headwhile fast and fast.next:fast = fast.next.nextslow = slow.nextif fast:slow = slow.nextleft,right= head,self.reserve(slow)while left and right:if left.val != right.val:return Falseleft = left.nextright = right.nextreturn True

相关文章:

【算法刷题】总结规律 算法题目第2讲 [234] 回文链表,因为深浅拷贝引出的bug

配合b站视频讲解食用更佳:https://www.bilibili.com/video/BV1vW4y1P7V7 核心提示:好几道题是处理有序数组的! 适合人群:考研/复试/面试 解决痛点:1. 刷了就忘 2.换一道相似的题就不会 学完后会输出:对每类题目的框架…...

RabbitMQ如何保证消息不丢失?

RabbitMQ如何保证消息不丢失? 消息丢失的情况 生产者发送消息未到达交换机生产者发送消息未到达队列MQ宕机,消息丢失消费者服务宕机,消息丢失 生产者确认机制 解决的问题:publisher confirm机制来避免消息发送到MQ过程中消失。…...

Random的使用

作用:生成伪随机数 1.导包:import java.util.Random 2.得到随机数对象:Random r new Random(); 3.调用随机数的功能获取随机数: 这里随机生成一个0-9的整数: int number r.nextInt(10); 实现指定区间的随机数&a…...

通过反射修改MultipartFile类文件名

1、背景 项目上有这样一个需求&#xff0c;前端传文件过来&#xff0c;后端接收后按照特定格式对文件进行重命名。(修改文件名需求其实也可以在前端处理的) //接口类似于下面这个样子 PosMapping("/uploadFile") public R uploadFile(List<MultipartFile> fil…...

Macos下修改Python版本

MacOS下修改Python版本 安装 查看本机已安装的Python版本&#xff1a;where python3 ~ where python3 /usr/bin/python3 /usr/local/bin/python3 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.12/bin/python3如果没有你想要的版本&#xff0c;去python官网下载安装包。…...

多种采购方式下,数智化招标采购系统建设解决方案

广发证券成立于1991年&#xff0c;是国内首批综合类证券公司&#xff0c;先后于2010年和2015年在深圳证券交易所及香港联合交易所主板上市。 多年来&#xff0c;广发证券在竞争激烈、复杂多变的行业环境中努力开拓、锐意进取&#xff0c;以卓越的经营业绩、持续完善的全面风险…...

Java选择排序

选择排序是一种简单直观的排序算法&#xff0c;其基本思想是每一轮从待排序的元素中选择最小&#xff08;或最大&#xff09;的元素&#xff0c;将其与当前位置的元素交换。选择排序的实现步骤可以简要概括为&#xff1a; 初始化&#xff1a; 遍历整个数组&#xff0c;将当前位…...

[足式机器人]Part3 机构运动学与动力学分析与建模 Ch00-1 坐标系与概念基准

本文仅供学习使用&#xff0c;总结很多本现有讲述运动学或动力学书籍后的总结&#xff0c;从矢量的角度进行分析&#xff0c;方法比较传统&#xff0c;但更易理解&#xff0c;并且现有的看似抽象方法&#xff0c;两者本质上并无不同。 2024年底本人学位论文发表后方可摘抄 若有…...

【金猿人物展】DataPipelineCEO陈诚:赋能数据应用,发挥未来生产力

‍ 陈诚 本文由DataPipelineCEO陈诚撰写并投递参与“数据猿年度金猿策划活动——2023大数据产业年度趋势人物榜单及奖项”评选。 大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 改变商业 我们处在一个“见证奇迹”的时代。在过去的20年间&#xff0c;我们见证了大数据技术快速发展所带…...

4D 毫米波雷达:智驾普及的新路径(二)

4 4D 毫米波的技术路线探讨 4.1 前端收发模块 MMIC&#xff1a;级联、CMOS、AiP 4.1.1 设计&#xff1a;级联、单芯片、虚拟孔径 4D 毫米波雷达的技术路线主要分为三种&#xff0c;分别是多级联、级联 虚拟孔径成像技术、以及 集成芯片。&#xff08; 1 &#xff09;多级…...

element plus自定义组件表单校验

方式一&#xff1a; import { formContextKey, formItemContextKey } from "element-plus";// 获取 el-form 组件上下文 const formContext inject(formContextKey, void 0); // 获取 el-form-item 组件上下文 const formItemContext inject(formItemContextKey, …...

C //练习 4-13 编写一个递归版本的reverse(s)函数,以将字符串s倒置。

C程序设计语言 &#xff08;第二版&#xff09; 练习 4-13 练习 4-13 编写一个递归版本的reverse(s)函数&#xff0c;以将字符串s倒置。 注意&#xff1a;代码在win32控制台运行&#xff0c;在不同的IDE环境下&#xff0c;有部分可能需要变更。 IDE工具&#xff1a;Visual S…...

DNS解析和主从复制

一、DNS名称解析协议 二、DNS正向解析 三、DNS主从复制 主服务器 从服务器...

光猫(无限路由器)插入可移动硬盘搭建简易版的NAS

1.场景分析 最近查询到了许多有关NAS的资料&#xff0c;用来替代百度云盘等确实有很多优势&#xff0c;尤其是具有不限速&#xff08;速度看自己配置&#xff09;、私密性好、一次投入后续只需要电费即可等优势。鉴于手上没有可以用的资源-cpu、机箱、内存等&#xff0c;查询到…...

SpringIOC之support模块GenericGroovyApplicationContext

博主介绍&#xff1a;✌全网粉丝5W&#xff0c;全栈开发工程师&#xff0c;从事多年软件开发&#xff0c;在大厂呆过。持有软件中级、六级等证书。可提供微服务项目搭建与毕业项目实战&#xff0c;博主也曾写过优秀论文&#xff0c;查重率极低&#xff0c;在这方面有丰富的经验…...

Awesome 3D Gaussian Splatting Resources

GitHub - MrNeRF/awesome-3D-gaussian-splatting: Curated list of papers and resources focused on 3D Gaussian Splatting, intended to keep pace with the anticipated surge of research in the coming months. 3D Gaussian Splatting简明教程 - 知乎...

【镜像压缩】linux 上 SD/TF 卡镜像文件压缩到实际大小的简单方法(树莓派、nvidia jetson)

文章目录 1. 备份 SD/TF 卡为镜像文件2. 压缩镜像文件2.1. 多分区镜像文件的压缩&#xff08;树莓派、普通 linux 系统等&#xff09;2.2. 单分区镜像文件的压缩&#xff08;Nvidia Jetson Nano 等&#xff09; 3. 还原镜像文件到 SD/TF 卡4. 镜像还原后处理4.1. 镜像分区调整4…...

Zookeeper 和 naocs的区别

Nacos 和 ZooKeeper 都是服务发现和配置管理的工具&#xff0c;它们的主要区别如下&#xff1a;功能特性&#xff1a;Nacos 比 ZooKeeper 更加强大&#xff0c;Nacos 支持服务发现、动态配置、流量管理、服务治理、分布式事务等功能&#xff0c;而 ZooKeeper 主要用于分布式协调…...

2-6基础算法-快速幂/倍增/构造

文章目录 一.快速幂二.倍增三.构造 一.快速幂 快速幂算法是一种高效计算幂ab的方法&#xff0c;特别是当b非常大时。它基于幂运算的性质&#xff0c;将幂运算分解成一系列的平方操作&#xff0c;以此减少乘法的次数。算法的核心在于将指数b表示为二进制形式&#xff0c;并利用…...

行业内参~移动广告行业大盘趋势-2023年12月

前言 2024年&#xff0c;移动广告的钱越来越难赚了。市场竞争激烈到前所未有的程度&#xff0c;小型企业和独立开发者在巨头的阴影下苦苦挣扎。随着广告成本的上升和点击率的下降&#xff0c;许多原本依赖广告收入的创业者和自由职业者开始感受到前所未有的压力。 &#x1f3…...

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向&#xff1a; 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应&#xff0c;替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…...

《Playwright:微软的自动化测试工具详解》

Playwright 简介:声明内容来自网络&#xff0c;将内容拼接整理出来的文档 Playwright 是微软开发的自动化测试工具&#xff0c;支持 Chrome、Firefox、Safari 等主流浏览器&#xff0c;提供多语言 API&#xff08;Python、JavaScript、Java、.NET&#xff09;。它的特点包括&a…...

DAY 47

三、通道注意力 3.1 通道注意力的定义 # 新增&#xff1a;通道注意力模块&#xff08;SE模块&#xff09; class ChannelAttention(nn.Module):"""通道注意力模块(Squeeze-and-Excitation)"""def __init__(self, in_channels, reduction_rat…...

uniapp微信小程序视频实时流+pc端预览方案

方案类型技术实现是否免费优点缺点适用场景延迟范围开发复杂度​WebSocket图片帧​定时拍照Base64传输✅ 完全免费无需服务器 纯前端实现高延迟高流量 帧率极低个人demo测试 超低频监控500ms-2s⭐⭐​RTMP推流​TRTC/即构SDK推流❌ 付费方案 &#xff08;部分有免费额度&#x…...

CRMEB 框架中 PHP 上传扩展开发:涵盖本地上传及阿里云 OSS、腾讯云 COS、七牛云

目前已有本地上传、阿里云OSS上传、腾讯云COS上传、七牛云上传扩展 扩展入口文件 文件目录 crmeb\services\upload\Upload.php namespace crmeb\services\upload;use crmeb\basic\BaseManager; use think\facade\Config;/*** Class Upload* package crmeb\services\upload* …...

ArcGIS Pro制作水平横向图例+多级标注

今天介绍下载ArcGIS Pro中如何设置水平横向图例。 之前我们介绍了ArcGIS的横向图例制作&#xff1a;ArcGIS横向、多列图例、顺序重排、符号居中、批量更改图例符号等等&#xff08;ArcGIS出图图例8大技巧&#xff09;&#xff0c;那这次我们看看ArcGIS Pro如何更加快捷的操作。…...

Spring AI与Spring Modulith核心技术解析

Spring AI核心架构解析 Spring AI&#xff08;https://spring.io/projects/spring-ai&#xff09;作为Spring生态中的AI集成框架&#xff0c;其核心设计理念是通过模块化架构降低AI应用的开发复杂度。与Python生态中的LangChain/LlamaIndex等工具类似&#xff0c;但特别为多语…...

AI书签管理工具开发全记录(十九):嵌入资源处理

1.前言 &#x1f4dd; 在上一篇文章中&#xff0c;我们完成了书签的导入导出功能。本篇文章我们研究如何处理嵌入资源&#xff0c;方便后续将资源打包到一个可执行文件中。 2.embed介绍 &#x1f3af; Go 1.16 引入了革命性的 embed 包&#xff0c;彻底改变了静态资源管理的…...

七、数据库的完整性

七、数据库的完整性 主要内容 7.1 数据库的完整性概述 7.2 实体完整性 7.3 参照完整性 7.4 用户定义的完整性 7.5 触发器 7.6 SQL Server中数据库完整性的实现 7.7 小结 7.1 数据库的完整性概述 数据库完整性的含义 正确性 指数据的合法性 有效性 指数据是否属于所定…...

C#中的CLR属性、依赖属性与附加属性

CLR属性的主要特征 封装性&#xff1a; 隐藏字段的实现细节 提供对字段的受控访问 访问控制&#xff1a; 可单独设置get/set访问器的可见性 可创建只读或只写属性 计算属性&#xff1a; 可以在getter中执行计算逻辑 不需要直接对应一个字段 验证逻辑&#xff1a; 可以…...