求【1...N】的全排列

这篇博客介绍了如何使用回溯法求解1到N的全排列问题。通过定义Solution类,包含permute方法进行全排列计算,并在main函数中展示结果。算法涉及到的技巧包括避免重复插入和回溯操作。

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

#include
#include
using namespace std;
class Solution
{
public:
vector<vector> permute(vector nums)
{
vector<vector> res;
vector resTemp;
backTrace(res,resTemp,nums);
return res;
}
bool contains(vector vec,int dst)
{
for(vector::const_iterator it=vec.begin();it!=vec.end();it++)
{
if(*it==dst)
return true;
}
return false;
}
void backTrace(vector<vector>& res,vector& resTemp,vector& nums)
{
if(resTemp.size()==nums.size())
res.push_back(resTemp);
else
{
for(int i=0;i<nums.size();i++)
{
if(contains(resTemp,nums[i]))
continue;
resTemp.push_back(nums[i]);
backTrace(res,resTemp,nums);
resTemp.pop_back();
}
}
}
};
int main(int argc, char *argv[])
{
QCoreApplication a(argc, argv);
Solution so;
int n=0;
cin&g

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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