【 LeetCode 】26、删除排序数组中的重复项

本文介绍了两种数组去重的方法:26.1遍历移除法和26.2双指针法。遍历移除法通过遍历数组并使用splice方法删除重复元素,双指针法则通过两个指针,一个用于前进比较,一个用于记录新数组的位置,实现去重。示例代码展示了这两种方法的具体实现,最后通过打印数组和长度来验证去重效果。

26.1 遍历移除法

26.1.1 核心思路
  • 核心部分(从第几位开始删除指定个数的数据)
  • 参数(第几位开始,删除的个数)
  • array.splice(index,count)
    • 该方法会改变原始数组。
    • 返回去掉删除的元素之外的数据
26.1.2 代码块
var nums = [1,1,2,2];

for(var i = 0 ; i < nums.length ; i++){
    	if(nums[i] === nums[i+1]){
            nums.splice(i,1);
            // i = -1  方便下一轮循环执行 i++ 的时候 从零开始
            i--;
        }
}
// 分别打印数组和数组长度检验
console.log(nums) 			// [1,2]
console.log(nums.length) 	// 2

26.2 双指针法

26.2.1 核心思路
  • 将数组后面的元素转换为前面重复的元素
  • 逐步前进
  • 定义起点两个元素 a b
    • a b 最开始都在起点
    • b 进入数组 停在第一个元素位置
    • a 继续前进 将 a 所处位置的元素与 b 中的元素进行对比
      • nums [ b ] !== nums[ a ]
      • b++
      • 此时 b 位置的元素就是 a 所处位置的元素大小
      • nums[b] == nums[a]
26.2.2 代码块
var nums = [2,2,4,4,6];

for(var a = 0, b = 0; a < nums.length ; a++){
	if(nums[j] !== nums[i]){
		b++;
		nums[b] = nums[a];
	}
}

// 打印数组长度
console.log(b+1);
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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