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移除所有重复出现的节点,仅保留原始列表中的唯一数值。通过三个指针来跟踪前驱、当前及后续节点,实现对重复元素的有效过滤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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

For example,
Given 1->2->3->3->4->4->5, return 1->2->5.
Given 1->1->1->2->3, return 2->3.

思路: Using 3 pointer to storage the pre, cur, temp. If( cur.val == temp.val) , we need to find the end of the equal element. Else, we insert this element into the tail of pre.
易错点: 1. 要注意判断temp  是否为空。  2. 每次插完 , pre.next 一定要设置为null.

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


内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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