leetcode 26 Remove Duplicates from Sorted Array

本文介绍了一种在不使用额外空间的情况下,利用双指针法对有序数组进行去重的方法。通过定义两个指针A和B,指针A遍历整个数组,而指针B用于修改数组,确保其指向的元素都是唯一的。文章详细解释了算法的逻辑流程,包括移动规则和终止条件,最后提供了一个C++实现示例。

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题目:

Given a sorted array nums, 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 by modifying the input array in-place with O(1) extra memory.

分析:

本题需要在有序数组中去重

采用双指针的方式访问vector,定义指针A,B,指针A负责访问整个数组,指针B用于修改vector,指针B保证总是指向一个之前从未出现过的元素。

逻辑是这样的:

  1. A、B一开始指向同一个元素;
  2. 移动规则,若A,B指向相同元素时,A向前移动一个;若A,B指向的元素不同,A,B同时指向下一个元素,并将B指向的元素赋值给A指向的元素(此时的A是已经移动过的);
  3. 当A遍历完整个数组后循环终止,B指向的数组索引+1即为非重复元素个数。
class Solution {
public:
    int removeDuplicates(vector<int>& nums) {
        if (nums.empty()) return 0;
        int pre = 0, cur = 0, n = nums.size();
        while (cur < n) {
            if (nums[pre] == nums[cur]) ++cur;
            else nums[++pre] = nums[cur++];
        }
        return pre + 1;
    }
};

 

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。
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