95. Unique Binary Search Trees II

本文深入探讨了基于二叉树节点的递归算法实现,重点讲解如何通过递归方式生成不同形态的二叉树,并提供了详细的代码示例。文章强调了在生成过程中避免重复使用节点的重要性。

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

思路跟96一样,就是烦了一点,在右边的时候需要加上n,注意一点!!错了很多的
就是要new 新的点!!!别重复使用!!!每次生成都要new,2刷可以刷,应该有其他做法!

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    TreeNode* pushn(TreeNode* root, int n){
        if(root == NULL) return NULL;
        TreeNode* newr = new TreeNode(root -> val + n);
        newr -> left = pushn(root -> left, n);
        newr -> right = pushn(root -> right, n);
        return newr;
    }

    vector<TreeNode*> generateTrees(int n) {
        vector<vector<TreeNode*>>ve;
        vector<TreeNode*>vec;
        if(n == 0) return vec;
        vec.push_back(NULL);
        ve.push_back(vec);

        vec.clear();
        TreeNode *t1 = new TreeNode(1);
        vec.push_back(t1);
        ve.push_back(vec);
        vec.clear();

        for(int i = 2; i <= n; ++ i){
            vector<TreeNode*>vec1;
            for(int j = 1; j <= i; ++ j){
                for(int k = 0; k < ve[j - 1].size(); ++ k){
                    for(int t = 0; t < ve[i - j].size(); ++ t){
                        TreeNode *nt = new TreeNode(j);
                        nt -> left = ve[j - 1][k];
                        nt -> right = pushn(ve[i - j][t], j);
                        vec1.push_back(nt);
                    }
                }
            }
            ve.push_back(vec1);
        }
        return ve[n];
    }
};
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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