leetcode Remove Linked List Elements

本文探讨了一种链表中删除特定值元素的递归算法,并指出其每次修改next指针导致效率较低的问题。提出了使用循环或非递归方式作为潜在优化方案。

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这个代码的效率比较低。因为会每个元素都修改一次next指针。解决的办法可以是使用for循环or不用递归来做。但是那样的编程复杂度会提升

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
public class Solution {
    public ListNode removeElements(ListNode head, int val) {
        if(head==null)
    	{
    		return null;
    	}
        if(head.val==val)
        {
        	head=head.next;
        	return removeElements(head, val);
        }
        else if(head.next==null&&head.val==val)
        {
        	return null;
        }
        else
        {
        	head.next=removeElements(head.next, val);
        	return head;
        }
    
    }
}

出错过程

Last executed input:  [], 1



【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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