Remove Duplicates from Sorted List II

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.
 * 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 || head.next==null) return head;
       ListNode curr=head;
       Map<Integer,Integer> map=new HashMap<Integer,Integer>();
       while(curr!=null){
           if(map.containsKey(curr.val)){
               map.put(curr.val,map.get(curr.val)+1);
           }
           else{
               map.put(curr.val,1);
           }
           curr=curr.next;
       }
       curr=head;
       ListNode prev=new ListNode(0);
       ListNode p=prev;
       prev.next=null;
       while(curr!=null){
           if(map.get(curr.val)<=1){
               prev.next=curr;
               curr=curr.next;
               prev=prev.next;
               prev.next=null;
           }
           else curr=curr.next;
       }
       return p.next;
    }
}



数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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