回溯Leetcode 39 Combination Sum

本文介绍LeetCode第39题“组合总和”的解决方案,该问题是经典的回溯算法题目。文章详细解释了如何通过递归实现所有可能的组合,使集合中的元素之和等于目标值。代码中采用先排序再递归的方法,避免重复组合。

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Leetcode 39

Combination Sum

  • Problem Description:
    经典回溯问题:给出一个集合,选取集合中的元素相加使得和等于给定的target值,返回所有满足情况的组合(对于同个元素可重复相加)
    具体的题目信息:
    https://leetcode.com/problems/combination-sum/description/
  • Example:
  • Solution:
class Solution {
public:
    vector<vector<int>> combinationSum(vector<int>& candidates, int target) {
        vector<vector<int>> res;
        vector<int> t;
        sort(candidates.begin(), candidates.end());
        combination(t, res, 0, candidates, target);
        return res;
    }
    void combination(vector<int>&t, vector<vector<int>>& res, int i, vector<int>& candidates, int target) {
        if (target<0) {
            return;
        } else if (target == 0) {
            res.push_back(t);
            return;
        } else {
            for (int j = i; j < candidates.size(); j++) {
                t.push_back(candidates[j]);
                combination(t, res, j, candidates, target-candidates[j]);
                t.erase(t.begin()+t.size()-1);
            }
        }
    }
};
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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