124. 二叉树中的最大路径和

本质上是一个分治法。要记录每个节点的最大路径,同时记录maxPath. maxPath 可能包含左右路径。

class Solution {

private:

    int maxPath = INT_MIN;

public:

    int singlePathMax(TreeNode* root){

        if(root == NULL) return 0;

 

        int left_gain = max(singlePathMax(root->left), 0);

        int right_gain = max(singlePathMax(root->right), 0);

 

        maxPath = max(maxPath, root->val+left_gain+right_gain);

 

        return root->val + max(left_gain, right_gain);

 

    }

    int maxPathSum(TreeNode* root) {

        singlePathMax(root);

        return maxPath;

    }

};

【SCI复现】基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究”展开,结合Matlab代码实现,复现了SCI级别的科研成果。研究聚焦于多个微网主体之间的能源共享问题,引入纳什博弈理论构建双层优化模型,上层为各微网间的非合作博弈策略,下层为各微网内部电热联合优化调度,实现能源高效利用与经济性目标的平衡。文中详细阐述了模型构建、博弈均衡求解、约束处理及算法实现过程,并通过Matlab编程进行仿真验证,展示了多微网在电热耦合条件下的运行特性共享效益。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论博弈论基础知识的研究生、科研人员及从事能源互联网、微电网优化等相关领域的工程师。; 使用场景及目标:① 学习如何将纳什博弈应用于多主体能源系统优化;② 掌握双层优化模型的建模与求解方法;③ 复现SCI论文中的仿真案例,提升科研实践能力;④ 为微电网集群协同调度、能源共享机制设计提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解模型实现细节,重点关注博弈均衡的求解过程与双层结构的迭代逻辑,同时可尝试修改参数或扩展模型以适应不同应用场景,深化对多主体协同优化机制的理解。
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