Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Почему эта функция переименовывает узел LinkedList, переданный в качестве аргумента?

Это из книги, которую я использую для изучения Java.

LinkedListNode, целое -> LinkedListNode

Эта функция просто перебирает связанный список k раз и возвращает узел. У меня вопрос следующий: есть ли смысл переименовывать параметр с "голова" на "текущий"? Разве я не могу работать непосредственно над головой?

LinkedListNode getKthNode(LinkedListNode head, int k) {
    LinkedListNode current = head;
    while (k > 0 && current != null) {
        current = current.next;
        k--;
    }
    return current;
}
java linked-list
01.05.2019

  • В первую очередь стиль. Вкус требует всегда обращаться с параметрами так, как если бы они были final, даже если они не помечены как таковые (это выглядело бы беспорядочно). Конечно, код примера перепутал это со следующим параметром, k. Д'о. 01.05.2019

Ответы:


1

В этом случае назначение head на current только для удобства чтения.

Метод будет вести себя точно так же, если вы измените локальную переменную head напрямую вместо использования локальной переменной current.

Если, с другой стороны, ссылка head не была передана в метод (т. е. она была бы получена из переменной экземпляра), необходимо было бы присвоить ее локальной переменной, чтобы ваш метод не изменил head списка.

В таком случае LinkedListNode getKthNode(int k) будет методом класса LinkedList, который имеет переменную экземпляра LinkedListNode head.

01.05.2019

2

Безусловно, вы можете переписать его следующим образом и ожидать тех же результатов:

LinkedListNode getKthNode(LinkedListNode head, int k) {
    while (k > 0 && head != null) {
        head = head.next;
        k--;
    }
    return head;
}

Вот пример некоторых тестов, которые я провел:

Сначала началось с создания класса LinkedListNode:

private static class LinkedListNode {
    public LinkedListNode next;
    private int value;

    public LinkedListNode(int value) {
        this.value = value;
    }

    public int getValue() {
        return value;
    }
}

Затем я создал 3 объекта LinkedListNode, присвоив им значения 100, 200, 300.

public static void main(String[] args) {
    LinkedListNode first = new LinkedListNode(100);
    LinkedListNode second = new LinkedListNode(200);
    LinkedListNode third = new LinkedListNode(300);
    first.next = second;
    second.next = third;
    third.next = null;


    System.out.println(getKthNode(first, 1).getValue()); // 200
}

Если вы попробуете те же тесты, используя исходную функцию, вы получите тот же ответ. Написано так, как будто это попытка быть выразительным.

01.05.2019

3

Да, если вы не хотите изменять голову внутри метода. Вы можете использовать то же самое.

Он будет вести себя так же. Даже если вы используете голову напрямую.

01.05.2019
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..