【简单】Lintcode 101:删除排序数组中的重复数字 II

本文介绍了一种算法,该算法可在排序数组中删除多余的重复元素,确保每个元素最多只出现两次,并返回处理后数组的有效长度。举例说明了如何通过调整指针位置实现这一目标。

给你一个排序数组,删除其中的重复元素,使得每个数字最多出现两次,返回新的数组的长度。
如果一个数字出现超过2次,则这个数字最后保留两个。

样例

样例 1:
	输入: []
	输出: 0


样例 2:
	输入:  [1,1,1,2,2,3]
	输出: 5
	
	样例解释: 
	长度为 5,  数组为:[1,1,2,2,3]

注意事项

需要在原数组中操作


解题思路:

    与上一道题目思路一模一样,见:【简单】Lintcode 100: Remove Duplicates from Sorted Array,区别只是将两指针之间的距离从1变成了2即可。

class Solution {
    public int removeDuplicates(int[] nums) {
        int k = 0;

        for(int i=2; i<nums.length; i++){
            if(nums[k] != nums[i]){
                nums[k+2] = nums[i];
                k++;
            }
            
        }

        return k+2;
    }
}

 

 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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