LeetCode(81)RemoveDuplicatesfromSortedArrayII

本文探讨了在已排序数组中去除重复元素的问题,但与传统方法不同,允许最多保留两次重复元素。通过分析,提出了一种有效的方法来实现这一目标,并提供了相应的代码实现。

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题目如下:
Follow up for "Remove Duplicates":
What if duplicates are allowed at most twice?
For example,
Given sorted array A = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length = 5, and A is now [1,1,2,2,3].


分析如下:
和之前的题目思路非常类似。判断条件做出调整即可。之前是只保留一个重复元素。现在是保留两个重复元素。


我的代码:
//88ms过大集合
class Solution {
public:
    int removeDuplicates(int A[], int n) {
        if(n<=0)
            return 0;
        int i=0;
        int j=i+1;
        while(j<n){
            if(A[i]!=A[j]){
                A[i+1]=A[j];
                i++;
                j++;
            }else{
                i++;
                A[i]=A[j];
                while(A[j]==A[i])
                    j++;
            }
        }
        return i+1;
    }
};

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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