删除排序数组中的重复项

一:题目要求
给定一个排序数组,你需要在原地删除重复出现的元素,使得每个元素只出现一次,返回移除后数组的新长度。不要使用额外的数组空间,你必须在原地修改输入数组并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。
二:解题思路
将数组中的元素从第一个开始依次与后面每个元素比较,先判断一下数组的长度是否为0

public:
    int removeDuplicates(vector<int>& nums) {
int length=nums.size();
if(length==0)
return 0;
int i=0;
for(int j=1;j<length;j++){
    if(nums[i]!=nums[j]){

      ++i;  
      nums[i]=nums[j];
    }
}
return i+1;
    }
};
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除
<think>我们正在处理一个已排序数组,要求原地删除重复项,并返回新数组的长度。新数组的前k个元素应包含唯一元素,且保持原有顺序。 思路:使用双指针法。一个指针(例如i)用于遍历数组,另一个指针(例如j)用于指向当前非重复序列的最后一个位置。 具体步骤: 1. 如果数组为空,返回0。 2. 初始化j=0(从第一个元素开始)。 3. 遍历数组,从第二个元素开始(即i从1到len(nums)-1): 如果当前元素nums[i]不等于nums[j],说明遇到了一个新的不重复元素,则j加1,并将nums[i]赋值给nums[j]。 4. 遍历结束后,j+1即为新数组的长度(因为j是索引,从0开始,所以个数为j+1)。 注意:题目要求原地修改,因此我们直接修改nums数组。 根据引用[2][3][4]中的描述,这个方法也是常见的解法。 我们来实现这个函数:</think>### Python 删除排序数组中的重复项 在已排序数组删除重复项是一个经典算法问题,核心要求是**原地修改数组**并返回唯一元素的数量。以下是详细实现和解析: #### 算法原理 使用**双指针法**,时间复杂度 $O(n)$,空间复杂度 $O(1)$: 1. **慢指针 `j`**:标记唯一序列的末尾位置 2. **快指针 `i`**:遍历数组元素 3. 当 `nums[i] != nums[j]` 时,将新元素移动到 `j+1` 位置 #### 代码实现 ```python def removeDuplicates(nums): if not nums: # 空数组处理 return 0 j = 0 # 慢指针初始化 for i in range(1, len(nums)): # 快指针从索引1开始 if nums[i] != nums[j]: j += 1 nums[j] = nums[i] # 原地覆盖重复值 return j + 1 # 返回唯一元素数量 ``` #### 示例解析 以 `nums = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4]` 为例: 1. 初始状态:`j=0`, `i=1` → `nums[0]=0` `nums[i]=0` 等于 `nums[j]`,跳过 **数组状态**: `[0,0,1,1,1,2,2,3,3,4]` 2. `i=2` → `nums[i]=1` ≠ `nums[j]=0` `j=1`, `nums[1]=1` **数组状态**: `[0,1,1,1,1,2,2,3,3,4]` 3. `i=5` → `nums[i]=2` ≠ `nums[j]=1` `j=2`, `nums[2]=2` **数组状态**: `[0,1,2,1,1,2,2,3,3,4]` 4. 最终返回 `j+1=5`,前5位为唯一元素:`[0,1,2,3,4]` #### 关键点说明 - **原地修改**:直接覆盖原数组,不使用额外空间(满足 $O(1)$ 空间复杂度)[^2][^3] - **保持顺序**:因数组排序,双指针法能保留元素原始顺序[^4] - **边界处理**:空数组直接返回0 #### 复杂度分析 - 时间复杂度:$O(n)$,仅需一次遍历 - 空间复杂度:$O(1)$,仅用常数级额外空间 #### 测试验证 ```python # 测试用例 nums = [1,1,2] k = removeDuplicates(nums) print(k, nums[:k]) # 输出: 2 [1,2] nums = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4] k = removeDuplicates(nums) print(k, nums[:k]) # 输出: 5 [0,1,2,3,4] ```
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