每天一道leetcode27-移除元素

本文详细解析了LeetCode第27题“移除元素”的解决方案,采用双指针技术,通过具体代码示例展示了如何高效地移除数组中指定元素的过程。

考试结束,班级平均分只拿到了年级第二,班主任于是问道:大家都知道世界第一高峰珠穆朗玛峰,有人知道世界第二高峰是什么吗?正当班主任要继续发话,只听到角落默默想起来一个声音:”乔戈里峰”

前言

2018.11.23号打卡今天的题目

leetcode28:https://leetcode-cn.com/problems/implement-strstr/description/

昨天的题解

题目

每天一道leetcode27-移除元素

分类:双指针

中文链接:https://leetcode-cn.com/problems/remove-element/description

/英文链接https://leetcode.com/problems/remove-element/description/

题目详述

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题目详解

思路

  • 这道题目看着题目很长,以为有点难度其实还行,其实一般;

  • 就是用双指针的思想begin和end,一个在前一个在后,因为最后要的结果是不是val的值要在前面;也就是说begin如果找到不是val的值,那么就begin++;直到begin的值等于val,那么这个begin所指向的val的值需要移动到后面;

  • end在数组末尾,end如果找到val(因为val本来就要放在数组的最后面位置),end--,直到end所在位置的值与val不相等(注意当end所在位置的值与val相等,统计一个个数,因为最后要返回数组的长度);

  • 这样找到这两个值就进行交换,把begin和end所在位置的值进行交换;之后重复这个过程

代码

 1class Solution { 
 2    public int removeElement(int[] nums, int val) { 
 3        int count = 0; 
 4        int begin = 0; 
 5        int end = nums.length - 1; 
 6        while(begin <= end) 
 7        { 
 8            while(begin < nums.length && nums[begin] != val) 
 9                begin++;
10            while(end >= 0 && nums[end] == val)
11            {
12                count++;
13                end--;
14            }
15            if(begin >= end || begin >= nums.length || end < 0)
16                break;
17            int temp = nums[begin];
18            nums[begin] = nums[end];
19            nums[end] = temp;
20        }
21        return nums.length - count;
22    }
23}

代码讲解

  • 8-9 begin所在的位置的值nums[begin]与val不相等,begin++,直到找到与val相等的位置

  • 10-14行 end所在的位置的值nums[end]如果与val值相等,end--,同时注意统计val值的个数count++;

  • 15-16行 这些情况循环结束

  • 17-19行 交换begin与end所在的位置的值(就是把 在数组后面的非val的值 与 在数组前面val值 进行交换

  • 21行 原数组的长度减去count的值,就是非val的值的数目,也就是要返回数组的长度(已经把非val的值都放在了数组前面)

结束语

2018.11.23号打卡

作者乔戈里亲历2019秋招,哈工大计算机本硕,百度java工程师,欢迎大家关注我的微信公众号:程序员乔戈里,公众号有3T编程资源,以及我和我朋友(百度C++工程师)在秋招期间整理的近200M的面试必考的java与C++面经,并有每天一道leetcode打卡群与技术交流群,欢迎关注。

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【无人机论文复现】空地多无人平台协同路径规划技术研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“空地多无人平台协同路径规划技术”的研究展开,重点在于通过Matlab代码实现对该技术的论文复现。文中详细探讨了多无人平台(如无人机与地面车辆)在复杂环境下的协同路径规划问题,涉及三维空间路径规划、动态避障、任务分配与协同控制等关键技术,结合智能优化算法(如改进粒子群算法、遗传算法、RRT等)进行路径求解与优化,旨在提升多平台系统的协作效率与任务执行能力。同时,文档列举了大量相关研究主题,涵盖无人机控制、路径规划、多智能体协同、信号处理、电力系统等多个交叉领域,展示了该方向的技术广度与深度。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和路径规划背景的研究生、科研人员及从事无人机、智能交通、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术论文复现,帮助理解空地协同路径规划的核心算法与实现细节;②支撑科研项目开发,提供多平台协同控制与路径优化的技术参考;③作为教学案例,辅助讲授智能优化算法在无人系统中的实际应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现流程与参数设置,同时可参照文中列出的其他相关研究方向拓展技术视野,建议按目录顺序系统学习,并充分利用网盘资源进行仿真验证。
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