剑指Offer66-机器人的运动范围(记忆)

本文深入探讨了深度优先搜索算法的实现原理与应用,通过一个具体的路径查找问题,详细介绍了如何利用递归方法进行节点遍历,同时展示了算法在解决实际问题中的高效性和灵活性。

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

在这里插入图片描述

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    def __init__(self):
        self.count = 0
    def movingCount(self, threshold, rows, cols):
        # write code here
        def helper(i, j):
            if i<0 or i>=rows or j<0 or j>=cols:
                return
            tmpi = [int(item) for item in str(i)]
            tmpj = [int(item) for item in str(j)]
            if sum(tmpi) + sum(tmpj) > threshold or visited[i][j] != 0:
                return
                
            # 如果能执行到这一步说明和<=k,且之前未访问过
            visited[i][j] = 1
            self.count += 1
            helper(i+1, j)
            helper(i-1, j)
            helper(i, j+1)
            helper(i, j-1)
            
        visited = [[0 for i in range(cols)] for j in range(rows)]
        # 未访问过的为0,访问过的为1
        helper(0, 0)
        return self.count
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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