[LeetCode] 82. Remove Duplicates from Sorted List II

本文介绍了一种算法,用于从已排序的链表中删除所有具有重复数值的节点,仅保留原始列表中的唯一数值。通过插入一个虚拟头节点简化实现过程,并使用快慢指针策略定位并移除重复节点。

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

Example 1:

Input: 1->2->3->3->4->4->5
Output: 1->2->5

Example 2:

Input: 1->1->1->2->3
Output: 2->3

Algorithm:

1. Insert a dummy node to the head of the input linked list for easier implementation since the root node may change.

2. Use a slow pointer to track the previous node with distinct number, a fast pointer to track the last node of the same duplicated number.

3. Find the last node of the same duplicated number. If this last node is right next to the previous node with distinct number we know this last node has a distinct number. Simply forward both pointer. Otherwise, we know this last node has some nodes before it that have the same value. Skip all these duplicated nodes and set the fast pointer to the next node and start a new duplication check for a new value.

 

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
public class Solution {
    public ListNode deleteDuplicates(ListNode head) {
        ListNode dummy = new ListNode(0), slow = dummy, fast = head;
        slow.next = fast;
        while(fast != null) {
            while (fast.next != null && fast.val == fast.next.val) {
                fast = fast.next;   
            }
            if (slow.next != fast) { 
                slow.next = fast.next; 
                fast = slow.next;     
            } else { 
                slow = slow.next;
                fast = fast.next;
            }       
        }
        return dummy.next;
    }
}



转载于:https://www.cnblogs.com/lz87/p/10460739.html

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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