leetcode113路径总和II

本文介绍了一种算法,用于解决给定二叉树及目标和的情况下,寻找所有从根节点到叶子节点路径总和等于目标值的问题。通过递归方式遍历二叉树的所有路径,并使用栈结构记录节点值,当路径总和等于目标值且达到叶子节点时,将该路径保存为结果。

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给定一个二叉树和一个目标和,找到所有从根节点到叶子节点路径总和等于给定目标和的路径。

说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。

示例:
给定如下二叉树,以及目标和 sum = 22

              5
             / \
            4   8
           /   / \
          11  13  4
         /  \    / \
        7    2  5   1

返回:

[
   [5,4,11,2],
   [5,8,4,5]
]

思路:递归搜索每条路径,用cnt相加每个节点上的值,用一个vector数组,来模拟栈,依次将节点加入,当cnt==sum时,

将这条路径加入res中,同时,将上一条路径的后一个节点出栈,即vec.pop_back()

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> pathSum(TreeNode* root, int sum) {
        vector<vector<int> >  res;
        vector<int> vec;
        int cnt = 0;
        generate(root,cnt,sum,vec,res);
        return res;
    }
private:
    void generate(TreeNode *node,int &cnt,int sum,
                  vector<int> &vec,
                  vector<vector<int> > &res)
{
        if(!node)
        return;
        cnt+=node->val;
        vec.push_back(node->val);
        if(!node->left&&!node->right&&cnt==sum){
            res.push_back(vec);
        }
        generate(node->left,cnt,sum,vec,res);
      
        generate(node->right,cnt,sum,vec,res);
        vec.pop_back();
        cnt-=node->val;
}
};

 

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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