1097. Deduplication on a Linked List (25)

本文介绍了一种在单链表中去除绝对值重复节点的算法实现,并提供了完整的C++代码示例。该算法通过一次遍历,将保留的节点和被移除的节点分别保存在两个不同的链表中。

1097. Deduplication on a Linked List (25)

时间限制
300 ms
内存限制
65536 kB
代码长度限制
16000 B
判题程序
Standard
作者
CHEN, Yue

Given a singly linked list L with integer keys, you are supposed to remove the nodes with duplicated absolute values of the keys. That is, for each value K, only the first node of which the value or absolute value of its key equals K will be kept. At the mean time, all the removed nodes must be kept in a separate list. For example, given L being 21→-15→-15→-7→15, you must output 21→-15→-7, and the removed list -15→15.

Input Specification:

Each input file contains one test case. For each case, the first line contains the address of the first node, and a positive N (<= 105) which is the total number of nodes. The address of a node is a 5-digit nonnegative integer, and NULL is represented by -1.

Then N lines follow, each describes a node in the format:

Address Key Next

where Address is the position of the node, Key is an integer of which absolute value is no more than 104, and Next is the position of the next node.

Output Specification:

For each case, output the resulting linked list first, then the removed list. Each node occupies a line, and is printed in the same format as in the input.

Sample Input:
00100 5
99999 -7 87654
23854 -15 00000
87654 15 -1
00000 -15 99999
00100 21 23854
Sample Output:
00100 21 23854
23854 -15 99999
99999 -7 -1
00000 -15 87654
87654 15 -1

注意如果全部都是不相同的情况

code:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <map>
#include <cmath>
using namespace std;
struct node{
    int ad;
    int v;
    int Next;
}L[100010],ans[100010],rmove[100010];
int main(){
    int onset;
    int n;
    int vis[100010];
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    scanf("%d%d",&onset,&n);
    for(int i = 0; i < n; i++){
        int ad,v,Next;
        scanf("%d%d%d",&ad,&v,&Next);
        L[ad].ad = ad;
        L[ad].v = v;
        L[ad].Next = Next;
    }
    int x = onset;
    int cnt1 = 0,cnt2 = 0;
    while(x != -1){
        int ab = abs(L[x].v);
        if(!vis[ab]){
            vis[ab] = 1;
            ans[cnt1++] = L[x];
        }
        else{
            rmove[cnt2++] = L[x];
        }
        x = L[x].Next;
    }
    int i;
    for(i = 0; i < cnt1-1; i++){
        printf("%05d %d %05d\n",ans[i].ad,ans[i].v,ans[i+1].ad);
    }
    printf("%05d %d -1\n",ans[i].ad,ans[i].v);
    if(cnt2){//如果需要去掉的有才输出
        for(i = 0; i < cnt2-1; i++){
            printf("%05d %d %05d\n",rmove[i].ad,rmove[i].v,rmove[i+1].ad);
        }
        printf("%05d %d -1",rmove[i].ad,rmove[i].v);
    }
    return 0;
}


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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