Remove Duplicates from Sorted List II

本文详细阐述了如何解决给定排序链表中删除所有重复元素的问题,包括用例分析、边界条件判断、代码实现及优化策略。





  1. 首先我要在纸上,非常非常聪明且迅速且机灵,
  2. 给出几个用例,找出边界用例和特殊用例,确定特判条件;在编码前考虑到所有的条件
  3. 向面试官提问:问题规模,特殊用例
  4. 给出函数头
  5. 暴力解,简述,优化。
  6. 给出能够想到的最优价
  7. 伪代码,同时结合用例
  8. 真实代码
Remove Duplicates from Sorted List II

Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.

For example,
Given 1->2->3->3->4->4->5, return 1->2->5.
Given 1->1->1->2->3, return 2->3.

» Solve this problem

/*
Remove Duplicates from Sorted List II
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.

For example,
Given 1->2->3->3->4->4->5, return 1->2->5.
Given 1->1->1->2->3, return 2->3.

*/

/*
Loop
Unsorted
NULL
1
1 1
1 1 2
1 2 2
1 2 2 3
*/

/**
 * 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 || head->next == NULL) return head;
    
    ListNode* p = head;
    ListNode* c = head->next;
    ListNode* n = NULL;
    
    
    bool dup_head = false;
    if(head->val == head->next->val)
    {
        dup_head = true;
        c = p;
    } 
    
    while(c!=NULL)
    {   
        
        bool flag = false;
        while(c->next != NULL && c->val == c->next->val)
        {
            flag = true;
            n = c->next;
            delete c;
            c = n;
        }    
        if(flag)
        {
            n = c->next;
            delete c;
            
            if(dup_head)
            {
                head = n;
                dup_head = false;
            }
            else
            {
                p->next = n;
            }
        }    
        c = n;
    
    }
    
    
    return head;
}
};












内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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