27. Remove Element【easy】

本文详细介绍了三种不同的算法来解决移除数组中特定值的问题。这些算法都遵循原地操作的原则,即不使用额外的空间,并且尽量保持内存使用的常数级别。通过双指针等技巧,有效地提高了移除效率。

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27. Remove Element【easy】

Given an array and a value, remove all instances of that value in place and return the new length.

Do not allocate extra space for another array, you must do this in place with constant memory.

The order of elements can be changed. It doesn't matter what you leave beyond the new length.

Example:
Given input array nums = [3,2,2,3]val = 3

Your function should return length = 2, with the first two elements of nums being 2.

 

解法一:

 1 class Solution {
 2 public:
 3     int removeElement(vector<int>& nums, int val) {
 4         if (nums.empty()) {
 5             return 0;
 6         }
 7         
 8         int i = 0;
 9         int j = 0;
10         while (i < nums.size()) {
11             if (nums[i] != val) {
12                 nums[j++] = nums[i++];
13             } 
14             else {
15                 ++i;
16             }             
17         }
18         
19         return j;
20     }
21 };

双指针

 

解法二:

 1 public int removeElement(int[] nums, int val) {
 2     int i = 0;
 3     for (int j = 0; j < nums.length; j++) {
 4         if (nums[j] != val) {
 5             nums[i] = nums[j];
 6             i++;
 7         }
 8     }
 9     return i;
10 }

Intuition

Since question asked us to remove all elements of the given value in-place, we have to handle it with O(1) extra space.

How to solve it? We can keep two pointers i and j, where i is the slow-runner while j is the fast-runner.

 

Algorithm

When nums[j] equals to the given value, skip this element by incrementing j. As long as nums[j]≠val, we copy nums[j] to nums[i] and increment both indexes at the same time.

Repeat the process until j reaches the end of the array and the new length is i.

 

解法三:

 1 public int removeElement(int[] nums, int val) {
 2     int i = 0;
 3     int n = nums.length;
 4     while (i < n) {
 5         if (nums[i] == val) {
 6             nums[i] = nums[n - 1];
 7             // reduce array size by one
 8             n--;
 9         } else {
10             i++;
11         }
12     }
13     return n;
14 }

Intuition

Now consider cases where the array contains few elements to remove. For example, nums = [1,2,3,5,4], val = 4.

The previous algorithm will do unnecessary copy operation of the first four elements. Another example is nums = [4,1,2,3,5], val = 4.

It seems unnecessary to move elements [1,2,3,5]one step left as the problem description mentions that the order of elements could be changed.

 

Algorithm

When we encounter nums[i] = val, we can swap the current element out with the last element and dispose the last one. This essentially reduces the array's size by 1.

Note that the last element that was swapped in could be the value you want to remove itself. But don't worry, in the next iteration we will still check this element.

 

转载于:https://www.cnblogs.com/abc-begin/p/7538378.html

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
<think>我们遇到了一个AttributeError,错误信息是:'CT_Body' object has no attribute '_element' 在之前的代码中,我们使用了`doc._element.body._element.remove(p)`,但新版本的python-docx中,`doc._element.body`已经是`CT_Body`对象,它没有`_element`属性,因为`CT_Body`本身就是最底层的元素。 实际上,在python-docx中,`doc._element`就是整个document的XML元素,而`doc._element.body`就是body元素。因此,我们可以直接使用`doc._element.body.remove(p)`来删除段落。 修改后的代码: 我们只需要将原来的: doc._element.body._element.remove(p) 改为: doc._element.body.remove(p) 但是,请注意,在删除段落时,我们已经在循环中使用了`p.getparent().remove(p)`,这实际上已经将段落从它的父元素(即body)中移除了。所以,可能不需要再调用`doc._element.body.remove(p)`了。 因此,我们可以删除那行代码,只保留`p.getparent().remove(p)`。 所以,修正后的函数如下: ```python from docx import Document def remove_empty_paragraphs(file_path, output_path): doc = Document(file_path) # 遍历段落并删除空白段落 # 注意:使用list(doc.paragraphs)创建副本,因为删除操作会改变原列表 for paragraph in list(doc.paragraphs): if not paragraph.text.strip(): p = paragraph._element p.getparent().remove(p) doc.save(output_path) ``` 这样修改后,应该不会再出现AttributeError。 另外,需要注意的是,删除段落操作会改变文档结构,使用`list(doc.paragraphs)`是为了避免在遍历过程中因删除元素而导致的索引错误。 现在,让我们来测试一下这个函数,确保它能正常工作。 如果还有问题,可能是由于其他原因,比如文档中包含表格、页眉页脚等。但根据需求,我们只处理正文中的段落。 如果用户需要处理页眉页脚中的空白段落,则需要额外处理。但当前问题只针对正文。 因此,上述代码应该可以解决用户的问题。 下面,我们按照要求生成相关问题。</think>### 解决 Python 操作 Word 文档时的 AttributeError 异常 您遇到的 `AttributeError: 'CT_Body' object has no attribute '_element'` 错误是由于在较新版本的 `python-docx` 库中 API 发生了变化。以下是修正后的解决方案: ```python from docx import Document def remove_empty_paragraphs(file_path, output_path): # 加载文档 doc = Document(file_path) # 获取文档的 XML 主体元素 body = doc.element.body # 遍历所有段落(使用副本避免修改时迭代问题) for paragraph in list(doc.paragraphs): # 检查段落是否空白(去除首尾空格) if not paragraph.text.strip(): # 获取段落的 XML 元素 p = paragraph._p # 直接从父元素中移除 body.remove(p) # 保存修改后的文档 doc.save(output_path) # 使用示例 remove_empty_paragraphs("input.docx", "output.docx") ``` ### 关键修正说明: 1. **`body = doc.element.body`** 直接获取文档的 XML 主体元素,替代了已弃用的 `doc._element.body._element` 访问方式[^1] 2. **`p = paragraph._p`** 使用正确的属性获取段落 XML 元素(`_p` 而非 `_element`) 3. **`body.remove(p)`** 直接从文档主体中移除段落元素,无需多层属性访问 ### 安装依赖: ```bash pip install python-docx ``` ### 注意事项: 1. 此方法仅处理正文中的空白段落,不包含页眉/页脚/文本框 2. 使用 `list(doc.paragraphs)` 创建副本避免迭代时修改集合的问题 3. 空白段落定义为:`text.strip() == ""` 的段落 此修正方案兼容 python-docx 0.8.11 及以上版本,解决了您遇到的 `AttributeError` 问题[^1]。
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