Remove Linked List Elements

本文介绍了一种从链表中移除特定值的所有节点的算法实现。通过使用辅助头节点记录每个节点的前驱,当遇到需要移除的节点时,能够高效地完成删除操作并保持链表的连续性。

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

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

Example
Given: 1 --> 2 --> 6 --> 3 --> 4 --> 5 --> 6, val = 6
Return: 1 --> 2 --> 3 --> 4 --> 5

思路:在一个链表中,移除等于给定数值的链表节点。使用一个辅助头节点进行帮忙,记录每个节点的前驱节点,如果当前节点的val值等于给定的val值,则当前节点是需要移除的节点。由于在整个遍历过程中已经记录了当前节点的前驱节点,移除操作就比较简单了。

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode* removeElements(ListNode* head, int val) {
        if(head==NULL)
            return head;
        ListNode *res=new ListNode(0),*pre=res;
        res->next=head;
        ListNode *p=head;
        while(p)
        {
            if(p->val==val)
            {
                ListNode *tmp=p->next;
                pre->next=tmp;
                delete p;
                p=tmp;
            }
            else
            {
                pre=p;
                p=p->next;
            }
        }
        return res->next;
    }
};


内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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