leetcode 从排序数组中删除重复项

本文介绍了一种在排序数组中高效移除重复元素的方法。通过一次遍历数组,仅保留唯一元素,实现原地修改并返回新长度。此算法时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1)。

记录leetcode刷题 从排序数组中删除重复项

public int removeDuplicates(int[] nums) {
if(nullnums||nums.length0){
return 0;
}
int len=1;
for(int i=1;i<nums.length;i++){
if(nums[i]==nums[i-1]){
continue;
}
nums[len++]=nums[i];
}
return len;
}

(1)普通用户端(Web 交互平台) 热门话题总览: 实时榜单:展示 "热搜榜 TOP50"(每 10 分钟更新),包含话题名称、热度值、上升速度、持续时间,支持按 "社会 / 娱乐 / 科技" 等类别筛选。 话题卡片:每个话题以卡片形式展示核心信息,悬停显示 "相关话题、参与人数、情感倾向分布",点击进入详情页。 基础可视化浏览: 趋势图表:热门话题的 "热度随时间变化折线图"(支持选择 1 小时 / 24 小时 / 7 天时间范围)、"情感占比饼图"。 互动数据:展示话题相关微博的 "转发 / 评论 / 点赞总量对比" 柱状图,突出 "高互动量节点"(如某明星发布相关微博的时间点)。 (2)媒体工作者端(Web 平台) 深度分析功能: 多维度筛选:支持按 "时间范围、用户粉丝量、地域分布" 筛选话题数据,生成 "不同时段情感变化"、"各省市讨论热度" 等细分图表。 话题关联分析:展示 "核心话题与相关子话题的关联网络"(力导向图),标注 "关联强度"(线条粗细)和 "互动量占比"。 报告导出功能: 图表导出:支持将可视化图表导出为 "PNG(高清)/SVG(矢量)/PDF" 格式,保留数据来源标注(如 "数据采集时间:2024-10-01")。 分析简报:自动生成包含 "话题概述、核心发现、数据图表" 的简报文档(Word/PDF),支持添加自定义分析结论。 (3)数据分析人员端(Web+Jupyter) 高级分析工具: 自定义分析:通过 Jupyter Notebook 集成的 Python 分析环境(预装 pandas/matplotlib/seaborn),编写脚本处理原始数据,支持调用系统 API 获取指定话题数据。 模型参数调整:对情感分析模型、话题聚类算法进行参数优化(如调整 LDA 模型的主题数量),测试不同参数对分析结果的影响。
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