一个链表list中,要删除掉其中等于某个值的节点,代码怎样写,运行效率最快?

好啊之 2014-03-28 09:39:37
例如,要删除掉所有等于1的节点。求解。





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好啊之 2014-03-28
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原来如此
引用 3 楼 neustar1 的回复:
看清楚是pIndex=a.erase(pIndex);函数会自动返回下一个节点的iterator [quote=引用 2 楼 u014399446 的回复:] 在遍历过程中,删除当前元素,确保不会出错?迭代器还有效? a.erase(pIndex);后,当前的pIndex,还是erase前的pIndex? [quote=引用 1 楼 neustar1 的回复:] [quote=引用 楼主 u014399446 的回复:] 例如,要删除掉所有等于1的节点。求解。
遍历一遍,删掉符合的节点呀,难道还有别的办法? list<int>::iterator pIndex = a.begin(); while(pIndex!=a.end()) { if(*pIndex==1)pIndex=a.erase(pIndex); else ++pIndex; }[/quote][/quote][/quote]
还差得远呢 2014-03-28
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二楼正解啊,C++primer里有
__cc__ 2014-03-28
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看清楚是pIndex=a.erase(pIndex);函数会自动返回下一个节点的iterator
引用 2 楼 u014399446 的回复:
在遍历过程中,删除当前元素,确保不会出错?迭代器还有效? a.erase(pIndex);后,当前的pIndex,还是erase前的pIndex? [quote=引用 1 楼 neustar1 的回复:] [quote=引用 楼主 u014399446 的回复:] 例如,要删除掉所有等于1的节点。求解。
遍历一遍,删掉符合的节点呀,难道还有别的办法? list<int>::iterator pIndex = a.begin(); while(pIndex!=a.end()) { if(*pIndex==1)pIndex=a.erase(pIndex); else ++pIndex; }[/quote][/quote]
好啊之 2014-03-28
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在遍历过程中,删除当前元素,确保不会出错?迭代器还有效? a.erase(pIndex);后,当前的pIndex,还是erase前的pIndex?
引用 1 楼 neustar1 的回复:
[quote=引用 楼主 u014399446 的回复:] 例如,要删除掉所有等于1的节点。求解。
遍历一遍,删掉符合的节点呀,难道还有别的办法? list<int>::iterator pIndex = a.begin(); while(pIndex!=a.end()) { if(*pIndex==1)pIndex=a.erase(pIndex); else ++pIndex; }[/quote]
__cc__ 2014-03-28
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引用 楼主 u014399446 的回复:
例如,要删除掉所有等于1的节点。求解。
遍历一遍,删掉符合的节点呀,难道还有别的办法? list<int>::iterator pIndex = a.begin(); while(pIndex!=a.end()) { if(*pIndex==1)pIndex=a.erase(pIndex); else ++pIndex; }
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。

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