7-2 运用循环单链表实现约瑟夫问题

时间: 2023-05-31 07:18:37 浏览: 328
RAR

用单循环链表实现约瑟夫环问题

star5星 · 资源好评率100%
### 回答1: 首先,需要定义一个循环变量,例如i,从第一个节点开始,逐个遍历到最后一个节点。 每次迭代时,将当前节点的值与目标值进行比较,如果相等则返回该节点的位置,否则移到下一个节点,直到找到目标值或遍历完整个链表。 如果最后仍未找到目标值,则返回空值表示未找到。 具体代码实现如下: def search(head, target): i = 1 node = head while node: if node.val == target: return i node = node.next i += 1 return None ### 回答2: 约瑟夫问题是一个古老的数学问题,传统做法是依次逐个淘汰数字,最后剩下的数字即为答案。现在我们来看一下如何使用循环单链表来解决这个问题。 首先,我们需要将数字存储在循环单链表中,每个节点表示一个数字。其次,我们需要找到一个起点,以便每次从起点开始计数,找到要淘汰的数字。最后,在淘汰一个数字之后,我们需要将起点向后移动。下面是具体步骤: 1. 创建循环单链表,将n个数字存储在其中。 2. 选择一个起点,比如起点为第一个数字。 3. 每次从起点开始,从1开始计数,数到m时,将对应的节点从链表中删除。 4. 删除节点之后,将起点向后移动m个节点,即新的起点为被删除节点的下一个节点。 5. 重复步骤3和步骤4,直到链表中只剩下一个节点,这个节点即为答案。 下面是具体代码实现: ```python class ListNode: def __init__(self, val=0, next=None): self.val = val self.next = next def josephus(n: int, m: int) -> int: # 创建循环单链表 head = ListNode(1) cur = head for i in range(2, n+1): cur.next = ListNode(i) cur = cur.next cur.next = head # 选择起点 start = head # 每次从起点开始计数并删除节点 while start.next != start: for i in range(m-2): start = start.next start.next = start.next.next start = start.next # 返回答案 return start.val ``` 上述代码中,我们使用了循环单链表来存储数字,并使用双指针找到要删除的节点。最后返回剩下的数字即为答案。 综上所述,利用循环单链表可以很容易地实现约瑟夫问题。算法的时间复杂度为O(nm),空间复杂度为O(n)。 ### 回答3: 约瑟夫问题是一个经典的问题,是一个圆桌上固定的人数,按照一定的规则逐个出圈的过程。这个问题的规则是这样的:有n个人围成一圈,从第k个人开始报数,数到第m个人出圈,然后从下一个人开始重新报数,直到圆桌上只剩最后一个人。现在我们考虑如何用循环单链表来实现这个问题。 首先,我们需要定义一个循环单链表,并用一个结构体来存储链表节点的信息,每个结点保存了当前位置、当前编号和指向下一个节点的指针。接下来,我们需要按照题目规则来实现循环单链表。由于是循环单链表,因此需要特别处理一些边界情况(比如头尾结点),以保证操作正确。 具体实现时,首先需要构建一个含有n个结点的链表,并设置每个节点的编号。然后从第k个结点开始循环,每次找到编号为m的节点,并将其删除。当链表只剩一个节点时,输出该节点的编号即可。 总体来说,循环单链表实现约瑟夫问题的思路可以总结为以下几步: 1. 构建循环单链表,设置每个结点的编号; 2. 初始化删除计数器 `s=1`; 3. 从第k个结点开始循环,每次移动m-1个节点,找到要删除的节点并将其删除; 4. 如果此时链表为空,则输出最后一个出圈的结点的编号; 5. 如果链表非空,则重复步骤3,直到只剩下一个结点。 总的来说,采用循环单链表实现约瑟夫问题比较灵活,可以应对不同的输入数据,且具有较好的代码可读性和复用性。
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

约瑟夫环问题用C++代码实现

约瑟夫环问题,也称为...总结来说,约瑟夫环问题的C++实现利用了循环和数组,巧妙地模拟了圆圈中人的报数和淘汰过程,有效地解决了问题。虽然题目要求使用递归函数,但实际的解决方案使用了迭代,这在效率上更为高效。
recommend-type

C语言基于循环链表解决约瑟夫环问题的方法示例

2. 实现约瑟夫环问题的逻辑:使用 findAndKillK 函数来实现约瑟夫环问题的逻辑,该函数将从编号为 k 的人开始报数,并找到出列的那个人,并将其删除,直到最后出列的那个人。 三、代码实现 代码实现中,使用了...
recommend-type

数学建模拟合与插值.ppt

数学建模拟合与插值.ppt
recommend-type

火炬连体网络在MNIST的2D嵌入实现示例

资源摘要信息:"Siamese网络是一种特殊的神经网络,主要用于度量学习任务中,例如人脸验证、签名识别或任何需要判断两个输入是否相似的场景。本资源中的实现例子是在MNIST数据集上训练的,MNIST是一个包含了手写数字的大型数据集,广泛用于训练各种图像处理系统。在这个例子中,Siamese网络被用来将手写数字图像嵌入到2D空间中,同时保留它们之间的相似性信息。通过这个过程,数字图像能够被映射到一个欧几里得空间,其中相似的图像在空间上彼此接近,不相似的图像则相对远离。 具体到技术层面,Siamese网络由两个相同的子网络构成,这两个子网络共享权重并且并行处理两个不同的输入。在本例中,这两个子网络可能被设计为卷积神经网络(CNN),因为CNN在图像识别任务中表现出色。网络的输入是成对的手写数字图像,输出是一个相似性分数或者距离度量,表明这两个图像是否属于同一类别。 为了训练Siamese网络,需要定义一个损失函数来指导网络学习如何区分相似与不相似的输入对。常见的损失函数包括对比损失(Contrastive Loss)和三元组损失(Triplet Loss)。对比损失函数关注于同一类别的图像对(正样本对)以及不同类别的图像对(负样本对),鼓励网络减小正样本对的距离同时增加负样本对的距离。 在Lua语言环境中,Siamese网络的实现可以通过Lua的深度学习库,如Torch/LuaTorch,来构建。Torch/LuaTorch是一个强大的科学计算框架,它支持GPU加速,广泛应用于机器学习和深度学习领域。通过这个框架,开发者可以使用Lua语言定义模型结构、配置训练过程、执行前向和反向传播算法等。 资源的文件名称列表中的“siamese_network-master”暗示了一个主分支,它可能包含模型定义、训练脚本、测试脚本等。这个主分支中的代码结构可能包括以下部分: 1. 数据加载器(data_loader): 负责加载MNIST数据集并将图像对输入到网络中。 2. 模型定义(model.lua): 定义Siamese网络的结构,包括两个并行的子网络以及最后的相似性度量层。 3. 训练脚本(train.lua): 包含模型训练的过程,如前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。 4. 测试脚本(test.lua): 用于评估训练好的模型在验证集或者测试集上的性能。 5. 配置文件(config.lua): 包含了网络结构和训练过程的超参数设置,如学习率、批量大小等。 Siamese网络在实际应用中可以广泛用于各种需要比较两个输入相似性的场合,例如医学图像分析、安全验证系统等。通过本资源中的示例,开发者可以深入理解Siamese网络的工作原理,并在自己的项目中实现类似的网络结构来解决实际问题。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

L2正则化的终极指南:从入门到精通,揭秘机器学习中的性能优化技巧

![L2正则化的终极指南:从入门到精通,揭秘机器学习中的性能优化技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/20191008175634343.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTYxMTA0NQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. L2正则化基础概念 在机器学习和统计建模中,L2正则化是一个广泛应用的技巧,用于改进模型的泛化能力。正则化是解决过拟
recommend-type

如何构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架,并确保业务连续性规划的有效性?

构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架,需要遵循一系列步骤来确保信息系统的安全性和业务连续性规划的有效性。首先,组织需要明确信息安全事件的定义,理解信息安全事态和信息安全事件的区别,并建立事件分类和分级机制。 参考资源链接:[信息安全事件管理:策略与响应指南](https://wenku.csdn.net/doc/5f6b2umknn?spm=1055.2569.3001.10343) 依照GB/T19716标准,组织应制定信息安全事件管理策略,明确组织内各个层级的角色与职责。此外,需要设置信息安全事件响应组(ISIRT),并为其配备必要的资源、
recommend-type

Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能

资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明: 1. 插件用途与功能: Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件,开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集,其中包括: - 跟踪路由器更改:插件能够检测和报告Angular路由的变化事件,有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常:该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常,从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题: 在使用Angular插件时,必须注意其与es3不兼容的限制。es3(ECMAScript 3)是一种较旧的JavaScript标准,已广泛被es5及更新的标准所替代。因此,当开发Angular应用时,需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门: 要开始使用Application Insights Angular插件,开发者需要遵循几个简单的步骤: - 首先,通过npm(Node.js的包管理器)安装Application Insights Angular插件包。具体命令为:npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来,开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法,并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例: 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后,通过Component装饰器定义了一个Angular组件,这个组件是应用的一个基本单元,负责处理视图和用户交互。在组件类中,开发者可以设置Application Insights的实例,并将插件添加到实例中,从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义: TypeScript是JavaScript的一个超集,它添加了类型系统和一些其他特性,以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性,并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的,因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表: 在实际的项目部署中,可能会用到压缩包子文件(通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件)。在本例中,"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中,开发者需要确保引用了正确的文件,以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言,Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力,帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件,可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了,但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件,以确保插件能够顺利工作。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

L1正则化模型诊断指南:如何检查模型假设与识别异常值(诊断流程+案例研究)

![L1正则化模型诊断指南:如何检查模型假设与识别异常值(诊断流程+案例研究)](https://www.dmitrymakarov.ru/wp-content/uploads/2022/10/lr_lev_inf-1024x578.jpg) # 1. L1正则化模型概述 L1正则化,也被称为Lasso回归,是一种用于模型特征选择和复杂度控制的方法。它通过在损失函数中加入与模型权重相关的L1惩罚项来实现。L1正则化的作用机制是引导某些模型参数缩小至零,使得模型在学习过程中具有自动特征选择的功能,因此能够产生更加稀疏的模型。本章将从L1正则化的基础概念出发,逐步深入到其在机器学习中的应用和优势