[LeetCode]Kth Smallest Element in a BST

本文介绍了两种解决二叉搜索树中寻找第K小元素问题的方法,采用二分搜索和中序遍历。通过辅助方法计算左子树节点数量,优化了查找过程。同时,通过迭代中序遍历使用栈结构实现,巧妙地解决了树的遍历问题,适合算法爱好者深入学习。

Kth Smallest Element in a BST : **

这个题目,俩种方法都不错。都是练习了我的盲点。

//Method 1 Binary Search
//helper用到了返回一棵树的node 数的小方法
//主题核心思想是binary search,非常类似于用quick sort 找kth element in unsorted array 那个题目。 个人很喜欢这俩道题。 
public class Solution {
    public int kthSmallest(TreeNode root, int k) {
        int n = helper(root.left);
        if( n == k-1){
            return root.val;
        }else if( n >= k){
            return kthSmallest(root.left,k);
        }else{
            return kthSmallest(root.right,k-n-1);
        }
    }

    public int helper(TreeNode node){
        if(node == null){
            return 0;
        }
        return helper(node.left) + helper(node.right)  + 1;
    }
}
//Method 2 Iterate over a BT in-order using stack
//这个方法第一学期算法课上写过sudo code。。。时隔大半年了,第一次实现。。
//有个tricky的地方,一开始先加一个 root进去,注意这里root加了俩遍。这样在root 所有left边node处理完之后,stack不会empty,
//才能继续处理右边,要不然直接结束循环就不对了。这只是一种方法,回头遇到更好的实现再来update
    public int kthSmallest(TreeNode root, int k) {

        LinkedList
  
    stack = new LinkedList
   
    ();
        TreeNode node = root;
        stack.push(root);
        int count = 0;
        while(!stack.isEmpty()){
            while(node != null){
                stack.push(node);
                node = node.left;
            }
            TreeNode top = stack.pop();
            count ++;
            if(count == k){
                return top.val;
            }
            node = top.right;
         }
         return 0;

        }
   
  



【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
先看效果: https://pan.quark.cn/s/3756295eddc9 在C#软件开发过程中,DateTimePicker组件被视为一种常见且关键的构成部分,它为用户提供了图形化的途径来选取日期与时间。 此类控件多应用于需要用户输入日期或时间数据的场景,例如日程管理、订单管理或时间记录等情境。 针对这一主题,我们将细致研究DateTimePicker的操作方法、具备的功能以及相关的C#编程理念。 DateTimePicker控件是由.NET Framework所支持的一种界面组件,适用于在Windows Forms应用程序中部署。 在构建阶段,程序员能够通过调整属性来设定其视觉形态及运作模式,诸如设定日期的显示格式、是否展现时间选项、预设的初始值等。 在执行阶段,用户能够通过点击日历图标的下拉列表来选定日期,或是在文本区域直接键入日期信息,随后按下Tab键或回车键以确认所选定的内容。 在C#语言中,DateTime结构是处理日期与时间数据的核心,而DateTimePicker控件的值则表现为DateTime类型的实例。 用户能够借助`Value`属性来读取或设定用户所选择的日期与时间。 例如,以下代码片段展示了如何为DateTimePicker设定初始的日期值:```csharpDateTimePicker dateTimePicker = new DateTimePicker();dateTimePicker.Value = DateTime.Now;```再者,DateTimePicker控件还内置了事件响应机制,比如`ValueChanged`事件,当用户修改日期或时间时会自动激活。 开发者可以注册该事件以执行特定的功能,例如进行输入验证或更新关联的数据:``...
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