LeetCode Combination Sum II

本文介绍了一个使用深度优先搜索(DFS)解决组合求和问题的C++实现。该算法能够找到所有可能的组合,使得组合中的元素之和等于目标值。特别地,本文还详细解释了如何通过剪枝来避免重复解的生成。

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

class Solution {

public:

    vector<vector<int>> res;

    void dfs(int start,vector<int>&currentPath,vector<int> weight,int T)

    {

        if(T<0)

            return;

        if(T==0)

        {

            res.push_back(currentPath);

            return;

        }

        for(int i=start;i<=weight.size()-1;i++)

        {

            currentPath.push_back(weight[i]);

            dfs(i+1,currentPath,weight,T-weight[i]);

            currentPath.pop_back();

            while(i<weight.size()&&weight[i]==weight[i+1])  //关键一步 必须放在这里 否则会例如 17 17 重复 而且不能放在循环前面

                i++;

        }

        

        return;

    }

    vector<vector<int>> combinationSum2(vector<int>& candidates, int target) {

        vector<int> a;

        sort(candidates.begin(),candidates.end());

        dfs(0,a,candidates,target);

        return res;

    }

};

去除重复的关键是: 在第一次循环中去除第一次的选择是相同数的情况
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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