LeetCode记录之26——Remove Duplicates from Sorted Array

本文介绍了一个简单的算法,用于删除已排序数组中的重复项,并确保每个元素仅出现一次。该算法在原地操作,不使用额外空间,符合常数内存限制的要求。

国外的表达思维跟咱们有很大差别,做这道题的时候很明显。简单说本题就是让你把有序数组中的重复项给换成正常有序的。比如 1 2 2 3换成 1 2 3 3,根本不需要考虑重复的怎么办,怎么删除重复项等等。拿起键盘干就行了。然后返回有序项的下标就可以。

Given a sorted array, remove the duplicates in place such that each element appear only once and return the new length.

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

For example,
Given input array nums = [1,1,2],

Your function should return length = 2, with the first two elements of nums being 1 and 2 respectively. It doesn't matter what you leave beyond the new length.

给定一个排序的数组,删除重复的位置,使每个元素只显示一次并返回新的长度。

不要为另一个数组分配额外的空间,您必须使用常量内存来执行此操作。

例如,
给定输入数组nums = [1,1,2],

你的函数应该返回length = 2,num的前两个元素分别为1和2。 无论你离开新的长度什么都不重要。

 1 class Solution {
 2     public int removeDuplicates(int[] nums) {
 3          int count=1;
 4             for(int i=1;i<nums.length;i++){
 5                 if(nums[i]!=nums[i-1]){
 6                     nums[count]=nums[i]; //将多余重复项换成正常有序项
 7                     count++;
 8                 }
 9             }
10             return count;
11     }
12 }

 


 

转载于:https://www.cnblogs.com/vincentme/p/7484794.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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