LeetCode 284. Peeking Iterator 题解

题目描述

给定迭代器Iterator支持next()hasNext()操作,设计PeekingIterator迭代器,使其支持peek()操作。

解题思路

用一个外部变量保存next()要返回的下一个元素,调用peek()时直接返回该变量,调用next()方法时更新该外部变量。

代码实现

# Below is the interface for Iterator, which is already defined for you.
#
# class Iterator(object):
#     def __init__(self, nums):
#         """
#         Initializes an iterator object to the beginning of a list.
#         :type nums: List[int]
#         """
#
#     def hasNext(self):
#         """
#         Returns true if the iteration has more elements.
#         :rtype: bool
#         """
#
#     def next(self):
#         """
#         Returns the next element in the iteration.
#         :rtype: int
#         """

class PeekingIterator(object):

    def __init__(self, iterator):
        """
        Initialize your data structure here.
        :type iterator: Iterator
        """

        self.iter = iterator
        self.tmp = self.iter.next() if self.iter.hasNext() else None

    def peek(self):
        """
        Returns the next element in the iteration without advancing the iterator.
        :rtype: int
        """

        return self.tmp

    def next(self):
        """
        :rtype: int
        """

        res = self.tmp
        self.tmp = self.iter.next() if self.iter.hasNext() else None
        return res

    def hasNext(self):
        """
        :rtype: bool
        """

        return self.tmp is not None
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORCP2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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