在void inverse_self();函数中将链表L就地逆置,即利用原链表的存储单元,把L={a0,a1,...,an-1}逆置为{an-1,...,a1,a0}
时间: 2024-05-27 14:14:29 浏览: 7
void inverse_self() {
if (head == NULL || head->next == NULL) { // 链表为空或只有一个节点,无需逆置
return;
}
Node* p = head->next; // 第一个节点
Node* q = p->next; // 第二个节点
p->next = NULL; // 第一个节点变为最后一个节点,其next为NULL
while (q != NULL) {
Node* r = q->next; // r保存q的下一个节点
q->next = p; // 逆置
p = q; // p和q分别往后移动一个节点
q = r;
}
head->next = p; // 头节点的next指向原来的最后一个节点(现在的第一个节点)
}
相关问题
warpAffine WARP_INVERSE_MAP函数
warpAffine是一种图像几何变换函数,它可以对图像进行平移、旋转、缩放等操作。其中,第五个参数(flags)可以选择不同的插值方式和边界模式。WARP_INVERSE_MAP是其中的一个选项,它表示将变换矩阵反向应用于像素坐标,从而实现从目标图像到源图像的变换。如果不使用WARP_INVERSE_MAP,则默认将变换矩阵应用于源图像到目标图像的变换。
在使用scaler.inverse_transform时出现Found array with dim 3. None expected <= 2.报错怎么办
这个报错提示你的输入数据的维度不正确,scaler.inverse_transform函数期望的是一个二维矩阵,但是你输入的数据维度可能是三维的。因此,你需要检查一下输入的数据,确保它是一个二维矩阵。
通常情况下,当你使用scikit-learn中的数据预处理函数(比如StandardScaler)对数据进行标准化或归一化时,会将数据转换成二维矩阵形式。如果你在标准化或归一化之后直接对数据进行预测或者其他操作,那么你需要将标准化或归一化后的数据重新转换成原来的形式,可以使用scaler.inverse_transform函数实现。
下面是一个示例代码,展示了如何使用scaler.inverse_transform函数将标准化后的数据转换成原来的形式:
```python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
# 创建一个StandardScaler对象
scaler = StandardScaler()
# 原始数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 对数据进行标准化
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
# 将标准化后的数据转换成原来的形式
X_original = scaler.inverse_transform(X_scaled)
```
在上述示例代码中,我们首先创建了一个StandardScaler对象,然后使用fit_transform函数对数据进行标准化。接着,我们使用scaler.inverse_transform函数将标准化后的数据X_scaled转换成原始数据X_original的形式。
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