[Leetcode]Remove Nth Node From End of List

本文介绍如何通过一次遍历解决链表问题——删除指定位置的节点,具体为删除倒数第n个节点,并提供了解决方案及代码实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Given a linked list, remove the nth node from the end of list and return its head. For example,

   Given linked list: 1->2->3->4->5, and n = 2.

   After removing the second node from the end, the linked list becomes 1->2->3->5.

Note:
Given n will always be valid.
Try to do this in one pass.

删除链表的倒数第n个元素。n保证合法。要求走一趟搞定。

代码来自这位大神

简直牛X!

ListNode *removeNthFromEnd(ListNode *head, int n)
	{
		ListNode dummy(-1);
		dummy.next = head;
		ListNode *pre = &dummy;

		while (--n > 0) head = head->next;

		while (head->next)
		{
			pre = pre->next;
			head = head->next;
		}
		pre->next = pre->next->next;
		return dummy.next;
	}

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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