LeetCode Remove Duplicates from Sorted List II

本文介绍了一种从已排序链表中删除所有重复节点的方法,只保留原始列表中的唯一数字。通过迭代检查相邻节点值来实现这一目标,如果找到重复项,则跳过所有相同值的节点,最终返回处理后的链表。

题目:

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.

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode *deleteDuplicates(ListNode *head) {
        if(head == NULL || head->next == NULL)
            return head;
        ListNode *cur = head;
        while(cur->next != NULL && cur->val == cur->next->val)
            cur = cur->next;
        if(head != cur) {
            while(head != cur->next) {
                ListNode *tmp = head;
                head = head->next;
                delete tmp;
            }
            return deleteDuplicates(head);
        }
        head->next = deleteDuplicates(head->next);
        return head;
    }
};


内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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