[Leetcode] Balanced Binary Tree

/**
 * Definition for binary tree
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    bool isBalanced(TreeNode *n) {
        // Start typing your C/C++ solution below
        // DO NOT write int main() function
        if (!n) return true;
        
        return isBalanced(n->left) && isBalanced(n->right) && abs(height(n->left) - height(n->right)) <= 1;
    }
    
    int height(TreeNode* n)
    {
        if (!n) return 0;
        
        return max(height(n->left), height(n->right)) + 1;
    }
};


/**
 * Definition for binary tree
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    bool isBalanced(TreeNode *root) {
        // Start typing your C/C++ solution below
        // DO NOT write int main() function
        
        int a = 0;
        return isBal(root, a);        
    }
    
    bool isBal(TreeNode* root, int& height)
    {
        if (!root) 
        {
            height = 0;
            return true;
        }
        
        int left = 0;
        int right = 0;
        if (!isBal(root->left, left)) return false;
        if (!isBal(root->right, right)) return false;
        
        height = max(left, right) + 1;
        return abs(left - right) <= 1;
    }
    
    
};


【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于主从博弈理论的新型城镇配电系统中产消者竞价策略的研究,结合IEEE33节点系统,利用Matlab进行仿真代码实现。该研究聚焦于电力市场环境下产消者(既生产又消费电能的主体)之间的博弈行为建模,通过构建主从博弈模型优化竞价策略,提升配电系统运行效率与经济性。文中详细阐述了模型构建思路、优化算法设计及Matlab代码实现过程,旨在复现高水平期刊(EI收录)研究成果,适用于电力系统优化、能源互联网及需求响应等领域。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程技术人员;尤其适合致力于电力市场博弈、分布式能源调度等方向的研究者。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力系统产消者竞价中的建模方法;② 学习Matlab在电力系统优化仿真中的实际应用技巧;③ 复现EI级别论文成果,支撑学术研究或项目开发;④ 深入理解配电系统中分布式能源参与市场交易的决策机制。; 阅读建议:建议读者结合IEEE33节点标准系统数据,逐步调试Matlab代码,理解博弈模型的变量设置、目标函数构建与求解流程;同时可扩展研究不同市场机制或引入不确定性因素以增强模型实用性。
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