博客
关于我
[LeetCode] 442. Find All Duplicates in an Array
阅读量:253 次
发布时间:2019-03-01

本文共 448 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

vector 是一种常用的数据结构,用于存储和操作一系列的值。以下是关于向量和数组的操作方法,特别是如何查找并处理重复的元素。

函数 findDuplicates 接受两个参数:vector 和 nums。通过遍历 nums 数组中的每一个元素,函数会对元素的绝对值进行处理。如果处理后的值小于 0,函数会将该值设置为负数,并将绝对值减去 1 的位置的值添加到结果数组 res 中。

具体来说,函数会遍历 nums 数组,从索引 0 到 nums.size() - 1。对于每个元素 nums[i],函数会执行以下操作:

  • 计算 nums[i] 的绝对值。
  • 将 nums[i] 的绝对值减去 1。
  • 如果减去后的值大于 0,设置 nums[绝对值减去 1] 为该值的负数。
  • 将绝对值减去 1 的位置的值添加到结果数组 res 中。
  • 通过这种方式,函数可以有效地查找并处理重复的元素,返回所有重复元素的绝对值。

    需要注意的是,函数中的索引运算和数组修改操作需要谨慎处理,确保不会引入错误或破坏原有数据。

    转载地址:http://rrfx.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    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>>
    opencv图像分割2-GMM
    查看>>
    opencv图像分割3-分水岭方法
    查看>>
    OpenCV学习(13) 细化算法(1)(转)
    查看>>
    OpenCV探索
    查看>>
    opencv笔记(1):图像缩放
    查看>>