博客
关于我
deleteDuplicates-删除排序链表中的重复元素
阅读量:652 次
发布时间:2019-03-15

本文共 1167 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

给定一个排序链表,删除所有重复的元素,使得每个元素只出现一次。

步骤详解

要在排序链表中删除所有重复的元素,可以使用两个指针的方法,具体步骤如下:

  • 初始化指针:将两个指针l和r分别指向链表的首节点和次节点。
  • 遍历链表:从链表的第二个节点开始,用指针r遍历整个链表。
  • 比较节点值:如果r节点的值大于l节点的值,则将l指针跳转到r节点位置,并将r指针继续移动到下一个节点。
  • 处理重复节点:当r遍历完所有节点后,检查l节点后面的节点。如果有并且相等,则将l节点后面节点设置为null,确保最后一个节点不与前面重复。
  • 返回结果:返回处理后的链表。
  • 代码实现

    class Solution {    public ListNode deleteDuplicates(ListNode head) {        if (head == null) {            return head;        }        ListNode l = head;        ListNode r = head.next;        while (r != null) {            if (r.val > l.val) {                l.next = r;                l = r;            }            r = r.next;        }        if (l.next != null && l.val == l.next.val) {            l.next = null;        }        return head;    }}

    功能测试

    测试一下该算法是否正常工作。

    测试用例1

    • 输入:1 -> 1 -> 2
    • 预期输出:1 -> 2

    代码运行过程:

    • l = 第一个1,r移动到第二个1(val=1)。由于r.val <= l.val,r移动到2(val=2)。
    • 2 > 1,l.next = 2,l移动到2。r移动到null。
    • 循环结束后,检查l.next为null,因此结果正确。

    测试用例2

    • 输入:1 -> 1 -> 2 -> 3 -> 3
    • 预期输出:1 -> 2 -> 3

    代码运行过程:

    • l = 1,r = 1(val=1)。r.val <= l.val,r移动到2。
    • 2 > 1,l.next = 2,l移动到2。r移动到3。
    • 3 > 2,l.next = 3,l移动到3。r移动到3。
    • 3 <= 3,无法进入if语句,r移动到null。
    • 循环结束后,检查l.next为3,可能等于l的值(3 == 3),因此将其设为null,得到1 -> 2 -> 3。

    通过这些测试,算法正确处理了所有情况。

    转载地址:http://pejmz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
    查看>>
    Opencv中KNN背景分割器
    查看>>
    OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
    查看>>
    opencv之namedWindow,imshow出现两个窗口
    查看>>
    opencv之模糊处理
    查看>>
    opencv保存图片路径包含中文乱码解决方案
    查看>>