【leetcode】222(Medium)Count Complete Tree Nodes

博客介绍了二叉树遍历的解题思路,可采用morris遍历或递归方法,并分别给出了morris和递归的提交代码及运行结果,聚焦于信息技术领域的算法解题。
解题思路

可以用morris遍历,或者递归

提交代码:morris
class Solution {
    public int countNodes(TreeNode root) {
        int res=0;
        
        TreeNode p1=root,p2=root;
        while(p1!=null) {
        	if(p1.left!=null) {
        		p2=p1.left;
        		while(p2.right!=null&&p2.right!=p1)
        			p2=p2.right;
        		
        		if(p2.right==null) {
        			p2.right=p1;
        			p1=p1.left;
        		}
        		else {
        			res++;
        			p2.right=null;
        			p1=p1.right;
        		}
        	}else {
        		res++;
        		p1=p1.right;
        	}
        }
        return res;
    }
}

运行结果

在这里插入图片描述


提交代码:递归
class Solution {
	public int countNodes(TreeNode root) {
		if(root==null)	return 0;
		return countNodes(root.left)+countNodes(root.right)+1;
	}
}
运行结果

在这里插入图片描述

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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