LeetCode习题笔记——Remove Duplicates from Sorted List

本文介绍了一种从已排序链表中删除重复元素的方法,通过双指针技巧实现,确保每个元素仅出现一次。

Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.

For example,
Given 1->1->2, return 1->2.

Given 1->1->2->3->3, return 1->2->3.

题目要求移除一个已经排列好的链表的重复成员,方法比较简单,因为已经排好序,所以用两个指针,第一个指向当前不重复的最后一个元素,另一个则遍历,直到遍历到不同的成员,则将第一个指针指向这个成员即可。


/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode* deleteDuplicates(ListNode* head) {
        if (head == NULL)
            return head;
        ListNode* pre = head;
        ListNode* cur = head -> next;
        while (cur != NULL) {
            if (pre->val == cur->val)
                pre->next = cur->next;
            else 
                pre = cur;
            cur = cur->next;     
        }
        return head;
    }
};
这道题实际上更考察了关于链表的操作,要注意。


内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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