《算法题讲解指南:递归,搜索与回溯算法--递归》--3.反转链表,4.两两交换链表中的节点,5.快速幂

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《算法题讲解指南》--优选算法

《算法题讲解指南》--递归、搜索与回溯算法

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已择之路,纵是荆棘遍野,亦作花海遨游


目录

3.反转链表

题目链接:

题目描述:

题目示例:

解法(递归):

算法思路:

C++算法代码:

算法总结及流程解析:

4.两两交换链表中的节点

题目链接:

题目描述:

题目示例:

解法(递归):

算法思路:

C++算法代码:

算法总结及流程解析:

5.快速幂

题目链接:

题目描述:

题目示例:

解法(递归-快速幂):

算法思路:

C++算法代码:

算法总结及流程解析:

结束语


3.反转链表

题目链接:

206. 反转链表 - 力扣(LeetCode)

题目描述:

题目示例:

解法(递归):

算法思路:

      1.递归函数的含义交给你一个链表的头指针,你帮我逆序之后,返回逆序后的头结点
      2.函数体:先把当前结点之后的链表逆序,逆序完之后,把当前结点添加到逆序后的链表后面即可
      3.递归出口:当前结点为空或者当前只有一个结点的时候不用逆序,直接返回
      注意注意注意:链表的题一定要画图,搞清楚指针的操作

C++算法代码:

/** * 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* reverseList(ListNode* head) { //递归的结束条件:当递归到头节点为空结点或者只要一个结点则返回 if(head == nullptr || head->next == nullptr) { return head; } ListNode* newhead = reverseList(head->next); head->next->next = head; //head->next相当于是反转后的尾结点 head->next = nullptr; return newhead; } };

算法总结及流程解析:

4.两两交换链表中的节点

题目链接:

24. 两两交换链表中的节点 - 力扣(LeetCode)

题目描述:

题目示例:

解法(递归):

算法思路:

      1.递归函数的含义:交给你一个链表,将这个链表两两交换一下,然后返回交换后的头结点;
      2.函数体:先去处理一下第二个结点往后的链表,然后再把当前的两个结点交换一下连接上后面处理后的链表;
      3.递归出口当前结点为空或者当前只有一个结点的时候,不用交换,直接返回
      注意注意注意:链表的题一定要画图,搞清楚指针的操作!

这道题其实在我们的优选算法中已经讲解过了,只是当时是利用其链表的性质使用循环、迭代(模拟算法)来解决的,感兴趣的可以去看看。

《算法题讲解指南:优选算法-链表》--51.两数相加,52.两两交换链表中的节点-ZEEKLOG博客

但是我相信如果真的理解了用宏观的视角来看待递归,一定会觉得递归比上面的模拟实现简单太多了。

C++算法代码:

/** * 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* swapPairs(ListNode* head) { //解法:递归算法(宏观视角看待递归) //递归结束条件:当此时子问题中的链表节点只有一个或者没有为空 if(head == nullptr || head->next == nullptr) { return head; } ListNode* tmp = swapPairs(head->next->next); ListNode* newhead = head->next; newhead->next = head; head->next = tmp; return newhead; } };

算法总结及流程解析:

5.快速幂

题目链接:

50. Pow(x, n) - 力扣(LeetCode)

题目描述:

题目示例:

解法(递归-快速幂):

算法思路:

      1.递归函数的含义求出 x 的 n 次方是多少,然后返回
      2.函数体先求出 x 的 n/2 次方是多少,然后根据 n 的奇偶得出 x 的 n 次方是多少
      3.递归出口:当 n 为 0 的时候,返回 1 即可。

C++算法代码:

class Solution { public: double Pow(double x, long long n) //因为n为负数时可以取到-2^32,当转成-n时则超出int最大值,需要改成long long类型 { if(n == 0) { return 1; } double tmp = myPow(x, n / 2); return n % 2 == 0 ? tmp * tmp : tmp * tmp * x; } double myPow(double x, int n) { double ret = n < 0 ? Pow(x, -(long long)n) : Pow(x, n); if(n < 0) { ret = 1 / ret; } return ret; } };

算法总结及流程解析:

结束语

      到此,3.反转链表,4.两两交换链表中的节点,5.快速幂 这三道算法题就讲解完了。反转链表:通过递归逆序后续链表,再将当前节点接在尾部;两两交换链表节点:递归处理后续链表后交换当前两个节点;快速幂:利用分治思想递归计算x的n次方。希望大家能有所收获!

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打造你的家庭 AI 助手(三):QQ 机器人接入你的 OpenClaw

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不得不承认腾讯进步的速度太快了,几条命令就可以接入Openclaw,也不用设置IP白名单了,在 QQ开放平台还增加了专门的Openclaw入口: 没啥好说的,很简单,安装完Openclaw之后,执行如下命令(命令也是生成好的): openclaw plugins install @tencent-connect/openclaw-qqbot@latest openclaw channels add--channel qqbot --token"" openclaw gateway restart 以下内容已经过时了,留作纪念 以下内容已经过时了,留作纪念 以下内容已经过时了,留作纪念 ⚠️ 重要提示:如果是家用宽带,没有申请固定 IP 地址的话,大可以放弃这种方式。由于 QQ 开发平台的白名单限制,机器人会非常不稳定,频繁掉线。建议使用云服务器或有固定 IP 的环境部署。 前言 在完成 OpenClaw 安装后,

By Ne0inhk
OpenClaw配置Bot接入飞书机器人+Kimi2.5

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上一篇文章写了Ubuntu_24.04下安装OpenClaw的过程,这篇文档记录一下接入飞书机器+Kimi2.5。 准备工作 飞书 创建飞书机器人 访问飞书开放平台:https://open.feishu.cn/app,点击创建应用: 填写应用名称和描述后就直接创建: 复制App ID 和 App Secret 创建成功后,在“凭证与基础信息”中找到 App ID 和 App Secret,把这2个信息复制记录下来,后面需要配置到openclaw中 配置权限 点击【权限管理】→【开通权限】 或使用【批量导入/导出权限】,选择导入,输入以下内容,如下图 点击【下一步,确认新增权限】即可开通所需要的权限。 配置事件与回调 说明:这一步的配置需要先讲AppId和AppSecret配置到openclaw成功之后再设置订阅方式,

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组建龙虾团队——OpenClaw多机器人构建

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成功搭建了OpenClaw,也成功建立的自己的每日服务,这时候发现,似乎不太敢在当前的机器人中让他做别的事情,生怕会话太多会让他出现遗忘。(尽管我们配置了QMD记忆增强,但毋庸置疑任何技术都是有上限的)。 换做同样的情况,比如在DeepSeek或者豆包之类的对话窗口,我们会习惯性地新建一个对话。那么我们是否可以新建一个机器人,或者多个机器人,让他们各司其职,各尽所能,形成一个相互配合的团队呢~开干吧,没什么不可能的!! 🦞新建一个机器人 来到飞书开发者后台,新创建一个应用,在这里我们以短视频剪辑脚本应用为例。 创建之后,由于我们的openclaw绑定的是之前的飞书渠道,并没有链接到这个应用的APP ID,所以暂时不做其他操作,只需要记录一下他的APP ID和APP Secret。 🦞配置OpenClaw 如果还是按照claw的命令行安装,每一步都有些让人担心害怕,毕竟我们先前已经配置过一次了,接下来的操作,需要小心是否会把以前的配置给覆盖掉。 为了避免这样的不确定性,我们直接去操作他的配置文件 在WSL2终端中进入openclaw目录 cd .openclaw

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Z-Image-Turbo_UI界面+Gradio=超友好AI绘画交互体验

Z-Image-Turbo_UI界面+Gradio=超友好AI绘画交互体验 为什么说这是目前最顺手的本地AI绘图入口? 你有没有过这样的经历:下载好模型,配好环境,终于跑通命令行生成——结果发现每次改个提示词都要改代码、重运行?或者好不容易调出一张满意的图,却找不到保存在哪、没法批量查看、更别提分享给朋友看一眼? Z-Image-Turbo_UI界面彻底绕开了这些麻烦。它不依赖复杂配置,不强制你写Python,甚至不需要打开终端——只要一行命令启动,浏览器点开就能用。这不是“又一个WebUI”,而是把Gradio的简洁性、Z-Image-Turbo的极速推理和创作者的真实动线揉在一起的结果:输入文字→滑动调节→实时预览→一键下载。整个过程像用手机修图一样自然。 本文不讲部署原理,不列CUDA版本号,也不堆参数表格。我们只聚焦一件事:怎么让你在5分钟内,真正用起来、画出来、存下来、再画一张更好的。 1. 启动即用:三步完成从零到第一张图 1.1 一行命令,服务就绪 镜像已预装全部依赖,无需克隆、无需conda、

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