LeetCode 235. Lowest Common Ancestor of a Binary Search Tree

本文详细解析了在二叉搜索树中寻找两个节点的最低公共祖先的算法原理及实现过程。通过判断节点值的大小关系,可以高效确定公共祖先的位置,避免了遍历整棵树的复杂操作。

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因为是二叉搜索树,所以可以根据值的大小判定是属于根节点的左子树还是右子树。
如果都是在左子树部分,那么最低公共祖先一定属于当前节点的左子树;
如果都是在右子树部分,那么最低公共祖先一定属于当前节点的右子树;
否则当前节点一定是最低公共祖先(为什么?)

因为这种情况下无论假设最低公共祖先是属于当前节点左子树还是右子树,最低公共祖先一定不是属于另外一棵树的节点的祖先,不满足祖先条件,假设证伪。
或者假设最低公共祖先是当前节点的父节点,那么不满足最低条件,假设证伪。

package tree.No235;
class TreeNode {
    int val;
    TreeNode left;
    TreeNode right;
    TreeNode(int x) { val = x; }
}

class Solution {
    public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode p, TreeNode q) {
        if(p.val < root.val && q.val < root.val)
            return lowestCommonAncestor(root.left,p,q);
        if(p.val > root.val && q.val > root.val)
            return lowestCommonAncestor(root.right,p,q);
        return root;
    }
}

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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