(head1 != NULL && head2 != NULL) head1,head2都是空指针 为什么是false

时间: 2024-05-27 19:10:52 浏览: 61
&& head1->data < head2->data) { This code checks two conditions: 1. If head1 is not NULL: This ensures that head1 exists and is not a null pointer. If head1 is NULL, then head1->data will result in a segmentation fault. 2. If head1's data is less than head2's data: This checks if the data in head1 is less than the data in head2. If this condition is true, then we know that head1 should come before head2 in the merged linked list. If this condition is false, then we know that head2 should come before head1 in the merged linked list.
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public ListNode addTwoNumbers(ListNode l1, ListNode l2) { ListNode head =null, tail =null; int carry =0; while(l1 != null && l2 != null){ //取出元素 //计算总和 //创建新节点 //把新节点链接在tail后 //更新tail //更新 l1 l2 int num1 = l1!=null?l1.val:0; int num2 = l2!=null?l2.val:0; int sum = num1+num2+carry; if(head == null){ head = tail =new ListNode(sum%10); }else{ tail.next =new ListNode(sum%10); } tail = tail.next; if(l1 != null) l1 = l1.next; if(l2 != null) l2 = l2.next; carry = sum/10; } return head; }请帮我看一下这段代码有问题吗

这段代码实现了两个链表的逐位相加,其实现方式是通过遍历两个链表,同时在每一位上进行加法运算,然后将结果存入新的链表中。在代码实现上,有几个问题需要注意: 1. 在创建新的节点时,应该判断head是否为空,如果为空,则需要同时更新head和tail的值。 2. 在计算sum的值时,需要加上上一次的进位carry。 3. 在遍历两个链表时,需要分别判断它们是否为空,如果不为空,则将它们的指针指向下一个节点。 4. 在最后返回结果时,应该返回head而不是tail。 下面是修改后的代码: ``` public ListNode addTwoNumbers(ListNode l1, ListNode l2) { ListNode head = null, tail = null; int carry = 0; while (l1 != null || l2 != null) { int num1 = l1 != null ? l1.val : 0; int num2 = l2 != null ? l2.val : 0; int sum = num1 + num2 + carry; carry = sum / 10; ListNode node = new ListNode(sum % 10); if (head == null) { head = tail = node; } else { tail.next = node; tail = tail.next; } if (l1 != null) l1 = l1.next; if (l2 != null) l2 = l2.next; } if (carry > 0) { tail.next = new ListNode(carry); } return head; } ```

class Solution { public boolean isPalindrome(ListNode head) { // 快慢指针找中点 ListNode slow = head; ListNode fast = head; while (fast != null && fast.next != null) { slow = slow.next; fast = fast.next.next; } // 反转后半部分 ListNode pre = null; while (slow != null) { ListNode next = slow.next; slow.next = pre; pre = slow; slow = next; } // 前后两段比较是否一致 ListNode node = head; while (pre != null) { if (pre.val != node.val) { return false; } pre = pre.next; node = node.next; } return true; }这段代码的时间复杂度和空间复杂度

这段代码的时间复杂度为O(n),其中n为链表的长度。快慢指针找中点和反转后半部分都需要遍历一遍链表,时间复杂度均为O(n/2),前后两段比较也需要遍历一遍链表,时间复杂度为O(n/2)。因此,总的时间复杂度为O(n/2) + O(n/2) + O(n) = O(n)。 空间复杂度为O(1),因为只使用了常数级别的额外空间,不随链表长度n的增加而增加。
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帮我改一下代码的逻辑,这是以下代码:#include<stdio.h> #include<stdlib.h> struct ListNode { //链表结构体的重命名 int val; struct ListNode* next; }; typedef struct ListNode ListNode; ListNode * createList(); //创建链表函数 void releaseList(ListNode * head); //释放链表函数 int findMax(ListNode * head); //返回链表中的最大值函数 int findMin(ListNode * head); //返回链表中的最小值函数 int sum = 0; //记录和的变量 int main() { ListNode * head = createList(); printf("The maximum,minmum and the total are:%d %d %d\n", findMax(head), findMin(head), sum); releaseList(head); head = NULL; return 0; } ListNode * createList() { int num; ListNode *current = NULL; ListNode *last = NULL; ListNode head = NULL; scanf("%d", &num); while (num != -1) { current = (ListNode)malloc(sizeof(ListNode)); if (current != NULL) { current->val = num; sum += num; if (head == NULL) { head = current; last = current; } else { last->next = current; last = current; } } scanf("%d", &num); } if (last != NULL) { last->next = NULL; } return head; } void releaseList(ListNode * head) { ListNode * temp; while (head != NULL) { temp = head; head = head->next; free(temp); } } int findMax(ListNode * head) { ListNode * curr = head; int max_val = curr->val; while (curr != NULL) { if (curr->val > max_val) { max_val = curr->val; } curr = curr->next; } return max_val; } int findMin(ListNode * head) { ListNode * curr = head; int min_val = curr->val; while (curr != NULL) { if (curr->val < min_val) { min_val = curr->val; } curr = curr->next; } return min_val; }

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基于苍鹰优化算法的NGO支持向量机SVM参数c和g优化拟合预测建模(Matlab实现),苍鹰优化算法NGO优化支持向量机SVM的c和g参数做多输入单输出的拟合预测建模。 程序内注释详细直接替数据就可以使用。 程序语言为matlab。 程序直接运行可以出拟合预测图,迭代优化图,线性拟合预测图,多个预测评价指标。 PS:以下效果图为测试数据的效果图,主要目的是为了显示程序运行可以出的结果图,具体预测效果以个人的具体数据为准。 2.由于每个人的数据都是独一无二的,因此无法做到可以任何人的数据直接替就可以得到自己满意的效果。 ,核心关键词:苍鹰优化算法; NGO优化; 支持向量机SVM; c和g参数; 多输入单输出拟合预测建模; Matlab程序; 拟合预测图; 迭代优化图; 线性拟合预测图; 预测评价指标。,MATLAB实现:基于苍鹰优化算法与NGO优化SVM的c和g参数多输入单输出预测建模工具
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