LeetCode *203.Remove Linked List Elements (Python Solution)

题目描述

Remove all elements from a linked list of integers that have value val.

从链表中删除所有值等于 val 的结点

Example

Input:  1->2->6->3->4->5->6, val = 6
Output: 1->2->3->4->5

Python Solution

# class ListNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.next = None

class Solution:
    def removeElements(self, head: ListNode, val: int) -> ListNode:
        dummy = pre = ListNode(0)
        pre.next = head
        while head:
            if head.val == val:
                pre.next = head.next
            else:
                pre = pre.next
            head = head.next
        return dummy.next

分析: 这道题在 LeetCode 中是 easy 的一道题。思维也很简单:复制一个一样的链表,然后逐个比较值,如果值相等则让上一个结点跳过这个结点指向下一个结点即可。空间复杂度为 O(n) ,,时间复杂度为 O(1) ,可以优化。

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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