package round01.java;
public class Code03_Swap_Nodes_In_Pairs {
public ListNode swapPairs(ListNode head) {
ListNode dummy = new ListNode(0);
dummy.next = head;
ListNode point = dummy;
while (point.next != null && point.next.next != null) {
ListNode node1 = point.next;
ListNode node2 = point.next.next;
point.next = node2;
node1.next = node2.next;
node2.next = node1;
point = node1;
}
return dummy.next;
}
static class ListNode {
int val;
ListNode next;
ListNode(int x) {
val = x;
}
@Override
public String toString() {
StringBuilder temp = new StringBuilder("[" + val);
ListNode tempNode = next;
while (tempNode != null) {
temp.append(", ").append(tempNode.val);
tempNode = tempNode.next;
}
temp.append("]");
return temp.toString();
}
}
public static void main(String[] args) {
ListNode head = new ListNode(1);
ListNode node1 = new ListNode(2);
ListNode node2 = new ListNode(3);
ListNode node3 = new ListNode(4);
ListNode node4 = new ListNode(5);
head.next = node1;
node1.next = node2;
node2.next = node3;
node3.next = node4;
System.out.println(head);
ListNode result = new Code03_Swap_Nodes_In_Pairs().swapPairs(head);
System.out.println(result);
}
}
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算法与数据结构涵盖了以下主要内容: 数据结构(Data Structures): 逻辑结构:描述数据元素之间的逻辑关系,如线性结构(如数组、链表)、树形结构(如二叉树、堆、B树)、图结构(有向图、无向图等)以及集合和队列等抽象数据类型。 存储结构(物理结构):描述数据在计算机中如何具体存储。例如,数组的连续存储,链表的动态分配节点,树和图的邻接矩阵或邻接表表示等。 基本操作:针对每种数据结构,定义了一系列基本的操作,包括但不限于插入、删除、查找、更新、遍历等,并分析这些操作的时间复杂度和空间复杂度。 算法: 算法设计:研究如何将解决问题的步骤形式化为一系列指令,使得计算机可以执行以求解问题。 算法特性:包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性。即一个有效的算法必须能在有限步骤内结束,并且对于给定的输入产生唯一的确定输出。 算法分类:排序算法(如冒泡排序、快速排序、归并排序),查找算法(如顺序查找、二分查找、哈希查找),图论算法(如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法),动态规划,贪心算法,回溯法,分支限界法等。 算法分析:通过数学方法分析算法的时间复杂度(运行时间随数据规模增长的速度)和空间复杂度(所需内存大小)来评估其效率。 学习算法与数据结构不仅有助于理解程序的内部工作原理,更能帮助开发人员编写出高效、稳定和易于维护的软件系统。
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leetcode 数据结构和算法 demo.zip (5个子文件)
open_suanfayushujujiegouxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxcxxxxxxxxxxxxcxvcvcv
src
round01
java
Code02_Reverse_Linked_List.java 2KB
Code01_Two_Sum.java 751B
Code03_Swap_Nodes_In_Pairs.java 2KB
Code04_Linked_List_Cycle.java 1KB
.gitignore 1KB
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