22.剑指offer第二十二题(python)

本文介绍了一种从上到下、同层节点从左至右打印二叉树的方法,并提供了一个具体的Python实现示例。该算法使用队列来保存每一层的节点,通过循环遍历的方式依次访问并打印出每个节点的值。

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

问题:

从上往下打印出二叉树的每个节点,同层节点从左至右打印。

代码:

# -*- coding:utf-8 -*-
# class TreeNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None
class Solution:
    # 返回从上到下每个节点值列表,例:[1,2,3]
    def PrintFromTopToBottom(self, root):
        # write code here
        res=[]
        if not root:
            return res
        myqueue=[]
        myqueue.append(root)
        while myqueue:
            node=myqueue.pop(0)
            res.append(node.val)
            if node.left:
                myqueue.append(node.left)
            if node.right:
                myqueue.append(node.right)
        return res

运行时间:24ms

占用内存:5624k

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。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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