Rrui的Leetcode算法刷题笔记(九)

本文解析了四道LeetCode算法题目,包括构建四叉树、N叉树的层序遍历、链表的扁平化。通过递归和迭代方法解决复杂的数据结构问题,展示了如何处理树和链表的遍历与构建。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

 

427. Construct Quad Tree

/*
// Definition for a QuadTree node.
class Node {
public:
    bool val;
    bool isLeaf;
    Node* topLeft;
    Node* topRight;
    Node* bottomLeft;
    Node* bottomRight;

    Node() {}

    Node(bool _val, bool _isLeaf, Node* _topLeft, Node* _topRight, Node* _bottomLeft, Node* _bottomRight) {
        val = _val;
        isLeaf = _isLeaf;
        topLeft = _topLeft;
        topRight = _topRight;
        bottomLeft = _bottomLeft;
        bottomRight = _bottomRight;
    }
};
*/
class Solution {
public:
    Node* construct(vector<vector<int>>& grid) {
        
        return tree(grid,0,grid.size(),0,grid.size());
    }
    
    Node* tree(vector<vector<int>>& grid,int hangl,int hangr,int liel,int lier)
    {
        Node* head=new Node();
                
        if(grid.size()==0)
            return head;
        
        if(hangr-hangl==1)
        {
            head->val=grid[hangl][liel];
            head->isLeaf=true;
            head->topLeft=NULL;
            head->topRight=NULL;    
            head->bottomLeft=NULL;
            head->bottomRight=NULL;             //一定要初始化指针,防止野指针
            return head;
        }
        
        head->topLeft=tree(grid,hangl,(hangr+hangl)/2,liel,(lier+liel)/2);
        head->topRight=tree(grid,hangl,(hangr+hangl)/2,(lier+liel)/2,lier);
        head->bottomLeft=tree(grid,(hangr+hangl)/2,hangr,liel,(lier+liel)/2);
        head->bottomRight=tree(grid,(hangr+hangl)/2,hangr,(lier+liel)/2,lier);
        
        if(head->topLeft->isLeaf&&head->topRight->isLeaf&&head->bottomLeft->isLeaf&&head->bottomRight->isLeaf&&head->topLeft->val==head->topRight->val&&head->topLeft->val==head->bottomLeft->val&&head->topLeft->val==head->bottomRight->val)
        {
            head->val=head->topLeft->val;
            head->isLeaf=true;
            head->topLeft=NULL;
            head->topRight=NULL;    
            head->bottomLeft=NULL;
            head->bottomRight=NULL;    
        }
        else
        {
            head->val=true;
            head->isLeaf=false;            
        }
        return head; 
    }
};

注:简单题,但是这道题让我见识到了野指针的威力,尤其需要注意的是node类内声明了四个指针却没有初始化,如果在代码内不初始化这四个野指针那测试代码的时候会得到致命的错误,本题尤其感谢 @leetcode都是水题的小白二号 二哥帮我debug,这一道看似简单的递归题换了我一天的时间。faster than 22.51%。

429. N-ary Tree Level Order Traversal

/*
// Definition for a Node.
class Node {
public:
    int val = NULL;
    vector<Node*> children;

    Node() {}

    Node(int _val, vector<Node*> _children) {
        val = _val;
        children = _children;
    }
};
*/
class Solution {
public:
    vector<vector<int>> levelOrder(Node* root) {
        
        vector<int> a;
        vector<vector<int>> b;
        queue<Node*> q;
        
        if(!root)
            return b;
        q.push(root);
        while(!q.empty())
        {
            int size=q.size();
            vector<Node*> p;
            for(int i=0;i<size;i++)
            {
                a.push_back(q.front()->val);
                p=q.front()->children;
                for(int j=0;j<p.size();j++)
                    q.push(p[j]);
                q.pop();
            }            
            b.push_back(a);
            a.clear();
        }
        return b; 
    }
};

注:简单题,跟二叉树层序遍历没有本质区别,唯一的区别就是需要遍历它的子树vector。faster than 98.66%。

 

/*
// Definition for a Node.
class Node {
public:
    int val = NULL;
    Node* prev = NULL;
    Node* next = NULL;
    Node* child = NULL;

    Node() {}

    Node(int _val, Node* _prev, Node* _next, Node* _child) {
        val = _val;
        prev = _prev;
        next = _next;
        child = _child;
    }
};
*/
class Solution {
public:
    Node* flatten(Node* head) {
        
        Node *p= head;
        while(p)
        {
            Node *q;
            if(p->child)
            {
                q=p->next;
                Node *m=flatten(p->child); 
                p->child=NULL;
                p->next=m;
                m->prev=p;
                while(m->next)
                    m=m->next;
                m->next=q;
                if(q)
                    q->prev=m;
            }
            p=p->next; 
        }
         return head;   
    }
};

注:中等题,这种题直接递归再拼接链表即可,没什么难度,最快的算法是迭代,但是递归更容易想到。faster than 16.04%。

 

内容概要:本文深入探讨了金属氢化物(MH)储氢系统在燃料电池汽车中的应用,通过建立吸收/释放氢气的动态模型和热交换模型,结合实验测试分析了不同反应条件下的性能表现。研究表明,低温环境有利于氢气吸收,高温则促进氢气释放;提高氢气流速和降低储氢材料体积分数能提升系统效率。论文还详细介绍了换热系统结构、动态性能数学模型、吸放氢特性仿真分析、热交换系统优化设计、系统控制策略优化以及工程验证与误差分析。此外,通过三维动态建模、换热结构对比分析、系统级性能优化等手段,进一步验证了金属氢化物储氢系统的关键性能特征,并提出了具体的优化设计方案。 适用人群:从事氢能技术研发的科研人员、工程师及相关领域的研究生。 使用场景及目标:①为储氢罐热管理设计提供理论依据;②推动车载储氢技术的发展;③为金属氢化物储氢系统的工程应用提供量化依据;④优化储氢系统的操作参数和结构设计。 其他说明:该研究不仅通过建模仿真全面验证了论文实验结论,还提出了具体的操作参数优化建议,如吸氢阶段维持25-30°C,氢气流速0.012g/s;放氢阶段快速升温至70-75°C,水速18-20g/min。同时,文章还强调了安全考虑,如最高工作压力限制在5bar以下,温度传感器冗余设计等。未来的研究方向包括多尺度建模、新型换热结构和智能控制等方面。
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