博客
关于我
单链表习题整理(六)
阅读量:420 次
发布时间:2019-03-05

本文共 869 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

为了将一个单向循环链表转换为双向循环链表,我们需要为每个结点添加prior指针,使其指向前驱结点。以下是转换过程的详细步骤:

  • 找到尾结点:首先,我们需要找到链表的最后一个结点(尾结点)。我们可以通过从头结点开始,逐个遍历结点,直到找到下一个结点指向头结点的结点为止。

  • 设置尾结点的prior:将尾结点的prior指针设置为链表的头结点,这样尾结点的prior指向头结点,形成一个环。

  • 从头开始设置prior:从头结点开始,逐个遍历每个结点,设置每个结点的prior指针为下一个结点。这样,每个结点的prior指针都会指向前驱结点,形成双向循环链表。

  • 以下是实现代码:

    Struct LinkList* T(sturct LinkList *head){    Struct LinkList* current;    // 找到尾结点    current = head;    while (current->next != head) {        current = current->next;    }    // 将尾结点的prior设置为head    current->prior = head;    // 现在,从头开始设置每个结点的prior    current = head;    while (current != head) {        current = current->next;        current->prior = current->next;    }    return head;}

    代码解释

    • 找到尾结点:通过循环从头结点开始,直到找到尾结点(下一个结点指向头结点)。
    • 设置尾结点的prior:将尾结点的prior指针设置为头结点,确保尾结点能够指向前驱结点。
    • 设置每个结点的prior:从头结点开始,逐个遍历每个结点,设置每个结点的prior指针为下一个结点,从而形成双向循环链表。

    这样,每个结点的prior指针都会正确指向前驱结点,链表被成功转换为双向循环链表。

    转载地址:http://uutwz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于拉普拉斯金字塔实现图像融合(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLO-World做目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9分割图像中的对象
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9检测图片和视频中的目标
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何在 Docker 容器中使用 GPU
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV中更稳更快的找圆方法--EdgeDrawing使用演示(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于OpenCV和K-Means聚类实现颜色分割(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
    查看>>