LeetCode Count Complete Tree Nodes

LeetCode Count Complete Tree Nodes

题目

这里写图片描述

思路

这个树会灰常的大;
先沿着左右两遍计算深度,如果深度一样直接代公式算;
如果深度不一样,那就找最下面一层的断点;

代码

int maxD, num;

int calDeepFromRight(struct TreeNode* root) {
    int ans = 0;
    while (root) {
        ans++;
        root = root->right;
    }
    return ans;
}

int calDeepFromLeft(struct TreeNode* root) {
    int ans = 0;
    while (root) {
        ans++;
        root = root->left;
    }
    return ans;
}

void findBreakPoint(struct TreeNode* root, int pos, int deep) {
    if (num != -1) return;
    if (root == NULL && deep == maxD) {
        num = 1;
        int base = 1;
        for (int i = 1; i < deep - 1; i++) num += (base *= 2);
        num += pos;
        return;
    }
    else {
        if (root == NULL) return;
        findBreakPoint(root->left, pos * 2, deep + 1);
        findBreakPoint(root->right, pos * 2 + 1, deep + 1);
    }
}

int countNodes(struct TreeNode* root) {
    int ld = calDeepFromLeft(root), rd = calDeepFromRight(root);
    maxD = ld;
    if (ld == rd) {
        if (ld == 0) return 0;
        int base = 1;
        num = 1;
        for (int i = 1; i < ld; i++) num += (base *= 2);
    }
    else {
        num = -1;
        findBreakPoint(root, 0, 1);
    }
    return num;
}
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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