LeetCode Remove Duplicates from Sorted List

本文介绍了一种从已排序链表中移除所有重复元素的方法,确保每个元素只出现一次。通过迭代检查相邻元素并跳过重复项来实现这一目标。

Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.

For example,
Given 1->1->2, return 1->2.
Given 1->1->2->3->3, return 1->2->3.



输入排序过的链表,删除相同的元素。


挺简单的题目,头脑有点乱,搞的了做了半小时才做出来。。


/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) {
 *         val = x;
 *         next = null;
 *     }
 * }
 */
public class Solution {
    public ListNode deleteDuplicates(ListNode head) {
        if(head==null||head.next==null) //空结点或者单节点直接返回
            return head;
        ListNode t = head;
        while(true){
            if(t==null||t.next==null) //到链表尾或者下一个是链表尾
                break;  
            while(t.next!=null&&t.next.val==t.val) //迭代排除相同的,注意考虑到了链表尾
                t.next=t.next.next;
            t= t.next;
        }
        return head;
    }
}


内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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