链表(两数相加)(1)

news2026/4/9 8:03:49
一.题目2. 两数相加 - 力扣LeetCode二.思路讲解2.1 审题题目给出两个非空链表每个链表表示一个非负整数并且数字是逆序存储的即链表的头节点对应数字的最低位。例如链表2-4-3表示数字342。我们需要将这两个数相加并返回一个同样以逆序形式表示和的链表。题目保证除了数字 0 本身否则不会以 0 开头这确保了输入是合法的。2.2 虚拟头节点哨兵位在链表操作中经常需要处理头节点的特殊情况。例如当我们依次向结果链表中添加节点时第一个节点需要被设置为头节点后续节点则接在尾部。如果不用虚拟头节点就需要单独判断是否第一个节点这会使代码变得繁琐。因此我们引入一个虚拟头节点new_head它是一个哨兵节点不存储实际数据仅作为一个占位符。这样我们始终将新节点接在head初始指向虚拟头节点的后面然后移动head。最终返回new_head-next即可得到真正的结果链表头。这种方法避免了边界判断简化了代码逻辑。2.3 思路讲解本题的核心是模拟竖式加法从最低位链表头开始逐位相加并处理进位。具体步骤如下初始化两个指针cur1和cur2分别指向两个输入链表的头节点用于遍历。创建虚拟头节点new_head并让指针head也指向它head将始终指向当前结果链表的末尾。定义变量t用于存储当前位的和以及进位初始为 0。然后进入循环条件为cur1 ! nullptr || cur2 ! nullptr即只要有一个链表还有节点就继续处理。在循环中如果cur1非空则将其值加到t上并将cur1移向下一个节点。如果cur2非空同样将其值加到t上并将cur2移向下一个节点。然后当前位的和为t % 10我们创建一个新节点存入该值并将其接到head-next然后移动head到新节点。更新进位t t / 10用于下一轮计算。循环结束后可能还存在最后的进位即t不为 0此时需要再创建一个节点存放该进位值并接到链表末尾。最后返回new_head-next即结果链表的头节点。三.代码演示/** * 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* addTwoNumbers(ListNode* l1, ListNode* l2) { ListNode* cur1 l1; ListNode* cur2 l2; ListNode* new_head new ListNode; ListNode* head new_head; int t 0; while(cur1 ! nullptr || cur2 ! nullptr) { //判断l1是不是空节点 if(cur1 ! nullptr) { t cur1-val; cur1 cur1-next; } //判断l2是不是空节点 if(cur2 ! nullptr) { t cur2-val; cur2 cur2-next; } ListNode* node new ListNode(t % 10);//取t的个位数作为节点的值 t t / 10;//进位 head-next node;//让头节点连接该节点 head head -next;//让头节点往前 } if(t ! 0) { ListNode* node new ListNode(t % 10);//取t的个位数作为节点的值 head-next node;//让头节点连接该节点 } return new_head-next; } };四.代码讲解一、初始化遍历指针和虚拟头节点首先我们需要两个指针cur1和cur2分别指向输入链表l1和l2的头节点用于后续遍历。同时为了简化结果链表的构建我们创建一个虚拟头节点new_head它是一个哨兵节点不存储实际数据。再定义一个指针head也指向这个虚拟头节点head将始终指向当前结果链表的末尾方便我们添加新节点。此外定义一个整型变量t用于存储当前位的和以及进位初始化为 0。二、遍历两个链表进行逐位相加进入while循环条件为cur1 ! nullptr || cur2 ! nullptr即只要两个链表中还有未处理的节点就继续循环。这样能自动处理两个链表长度不一致的情况。在循环内部首先处理两个链表当前节点的值如果cur1不为空则将其值加到t上并将cur1移向下一个节点。如果cur2不为空同样将其值加到t上并将cur2移向下一个节点。此时t中存储的是当前位的和加上来自低位的进位。接着我们创建新节点其值为t % 10即当前位的个位数并将该节点连接到结果链表中将head-next指向这个新节点。然后将head移动到新节点即head head-next这样head始终指向结果链表的尾部。最后更新进位t t / 10为下一位的计算做准备。三、处理最后的进位当循环结束后可能还有一个进位未被处理即t不为 0。例如最高位相加后产生进位此时需要再创建一个新节点其值为t % 10实际上t此时就是进位值可能大于9吗实际上进位最多为1因为两个个位数相加最大99119所以t/10最大为1但为了通用性我们还是用取模。然后将这个节点连接到head-next。四、返回结果链表最后返回new_head-next即虚拟头节点的下一个节点也就是结果链表的真正头节点。五、关键细节虚拟头节点的作用避免了在插入第一个节点时需要特殊判断是否为空链表简化了代码逻辑。长度不一致的处理通过循环条件cur1 ! nullptr || cur2 ! nullptr以及在内部分别判断每个指针是否为空巧妙地处理了链表长度不等的情况。进位变量t的妙用t同时存储当前位的和以及进位每次计算后更新既简洁又高效。最后进位的处理循环结束后必须检查t是否非零否则会丢失最高位的进位。节点创建使用new ListNode(t % 10)动态创建新节点每个节点只存储一位数字。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2494725.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringBoot-17-MyBatis动态SQL标签之常用标签

文章目录 1 代码1.1 实体User.java1.2 接口UserMapper.java1.3 映射UserMapper.xml1.3.1 标签if1.3.2 标签if和where1.3.3 标签choose和when和otherwise1.4 UserController.java2 常用动态SQL标签2.1 标签set2.1.1 UserMapper.java2.1.2 UserMapper.xml2.1.3 UserController.ja…

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站,会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后,网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手,遇到这个问题,就很抓狂,明明是哪都没操作错误&#x…

网络编程(Modbus进阶)

思维导图 Modbus RTU(先学一点理论) 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议,由 Modicon 公司(现施耐德电气)于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…

UE5 学习系列(二)用户操作界面及介绍

这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇,在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下: 【Note】:如果你已经完成安装等操作,可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作,重…

IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总

最近正值期末周,有很多同学在写期末Java web作业时,运行tomcat出现乱码问题,经过多次解决与研究,我做了如下整理: 原因: IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致,Windows 系统控制台…

利用最小二乘法找圆心和半径

#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …

使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式

一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明&#xff1a;假设每台服务器已…

XML Group端口详解

在XML数据映射过程中&#xff0c;经常需要对数据进行分组聚合操作。例如&#xff0c;当处理包含多个物料明细的XML文件时&#xff0c;可能需要将相同物料号的明细归为一组&#xff0c;或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码&#xff0c;增加了开…

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造&#xff0c;完美适配AGV和无人叉车。同时&#xff0c;集成以太网与语音合成技术&#xff0c;为各类高级系统&#xff08;如MES、调度系统、库位管理、立库等&#xff09;提供高效便捷的语音交互体验。 L…

(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)

题目&#xff1a;3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 &#xff1a;哈希&#xff0c;时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况&#xff0c;哈希表这里用数组即可实现。 C版本&#xff1a; class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道&#xff08;多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染&#xff09;、两级检索&#xff08;倒排 BM25 向量 HNSW&#xff09;并以大语言模型兜底”的整体框架&#xff1a; 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后&#xff0c;分别用…

【Axure高保真原型】引导弹窗

今天和大家中分享引导弹窗的原型模板&#xff0c;载入页面后&#xff0c;会显示引导弹窗&#xff0c;适用于引导用户使用页面&#xff0c;点击完成后&#xff0c;会显示下一个引导弹窗&#xff0c;直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…

龙虎榜——20250610

上证指数放量收阴线&#xff0c;个股多数下跌&#xff0c;盘中受消息影响大幅波动。 深证指数放量收阴线形成顶分型&#xff0c;指数短线有调整的需求&#xff0c;大概需要一两天。 2025年6月10日龙虎榜行业方向分析 1. 金融科技 代表标的&#xff1a;御银股份、雄帝科技 驱动…

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…

铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法

当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…

Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)

服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …

华为云AI开发平台ModelArts

华为云ModelArts&#xff1a;重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”&#xff01; 在人工智能浪潮席卷全球的2025年&#xff0c;企业拥抱AI的意愿空前高涨&#xff0c;但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实&#xff0c;却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…

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…