算法刷题——删除排序链表中的重复元素(力扣)

文章讲述了如何利用快慢指针技巧解决已排序链表中删除重复元素的问题,作者提供了自己的解法并分析了时间复杂度为O(n)和空间复杂度为O(1),并与官方题解进行了对比。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目描述

传送门
删除排序链表中的重复元素:给定一个已排序的链表的头 head , 删除所有重复的元素,使每个元素只出现一次 。返回 已排序的链表 。

示例 1:
在这里插入图片描述
输入:head = [1,1,2]
输出:[1,2]

示例 2:
在这里插入图片描述
输入:head = [1,1,2,3,3]
输出:[1,2,3]

提示

  • 链表中节点数目在范围 [0, 300] 内
  • -100 <= Node.val <= 100
  • 题目数据保证链表已经按升序 排列

我的解法

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode() : val(0), next(nullptr) {}
 *     ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {}
 *     ListNode(int x, ListNode *next) : val(x), next(next) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode* deleteDuplicates(ListNode* head) {
        if(head == nullptr) return nullptr;
        ListNode* slow = head;
        ListNode* fast = head->next;

        while(fast != nullptr){
            // 快指针对应节点的值等于慢指针对应节点的值,并且快指针不是表尾,跳过重复元素
            if(fast->val == slow->val && fast->next != nullptr){
                fast = fast->next;
            }
            // 快指针对应节点的值等于慢指针对应节点的值,但是快指针是表尾,此时将慢指针指向nullptr,然后结束循环
            else if(fast->val == slow->val && fast->next == nullptr){
                slow->next = nullptr;
                break;
            }
            // 快指针对应节点的值不等于慢指针对应节点的值
            else{
                slow->next  = fast;
                slow = fast;
                fast = fast->next;
            }
        }
        return head;

    }
};

思路

由于链表本身是已排序的,所以相等的元素一定相邻,所以考虑使用快慢指针法,通过快指针跳过重复的元素来解决问题。但是有一个关键点,如果链表末尾存在重复元素,则不能通过快指针跳过,否则链表末尾重复的元素无法去掉,这种情况需要单独考虑。

结果

在这里插入图片描述

分析

时间复杂度
循环遍历链表,O(n)

空间复杂度
O(1)

官方题解

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode() : val(0), next(nullptr) {}
 *     ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {}
 *     ListNode(int x, ListNode *next) : val(x), next(next) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode* deleteDuplicates(ListNode* head) {
        if (!head) {
            return head;
        }

        ListNode* cur = head;
        while (cur->next) {
            if (cur->val == cur->next->val) {
                cur->next = cur->next->next;
            }
            else {
                cur = cur->next;
            }
        }

        return head;
    }
};

分析

时间复杂度:
O(n),其中n是链表的长度。

空间复杂度:
O(1)

查漏补缺

对于链表的跳过某些元素,通过一个节点便可以实现,改变节点的指针,并不需要双指针法。

更新日期

2024.1.14
欢迎前来讨论指正。

参考来源

力扣链接

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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