237. Delete Node in a Linked List

本文介绍了一种在单链表中删除指定节点(除尾节点外)的有效方法,通过将后继节点的数据复制到待删除节点,并随后删除后继节点的方式实现。此方法避免了直接删除节点所需的前驱节点引用,提供了简洁的解决方案。

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Write a function to delete a node (except the tail) in a singly linked list, given only access to that node.

Supposed the linked list is 1 -> 2 -> 3 -> 4 and you are given the third node with value 3, the linked list should become 1 -> 2 -> 4 after calling your function.

s思路:
1. 链表题。看得多了,能感觉思维变活跃了,这是好事。比如,这道题,因为要删除3,但是3前面节点指针不知道,也就是说不能直接删,因为链表只能靠next来删,咋办?
2. 那就移位,把4复制到3的节点覆盖3,然后把4删除,因为4是3这个节点的next。如果让删除2,也一样的做:把3先覆盖2,然后指针移动一位,把4覆盖3,然后把4给删除!
3. 上面的做法还是啰嗦,看下图,任何情况下,先把当前值用下一个值覆盖,然后把下一个节点删除即可!分两步,无迭代!
这里写图片描述

//方法1:方法啰嗦!还是方法2好!
class Solution {
public:
    void deleteNode(ListNode* node) {
        //
        while(node->next){
            node->val=node->next->val;
            if(!node->next->next){
                node->next=NULL;   
                return;
            }
            node=node->next;    
        }
    }
};

//方法2:不需要移动所有的,这个比上面的好
class Solution {
public:
    void deleteNode(ListNode* node) {
        //
        node->val=node->next->val;
        node->next=node->next->next;
    }
};
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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