leetcode[40]Combination Sum II

本文介绍了一种使用C++解决独特数字组合问题的方法,目标是找到给定候选数字集合中所有可能的组合,使得这些组合的总和等于特定的目标数。该方法强调了在解决方案集中不包含重复组合的重要性,并通过实例展示了如何实现这一过程。

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Given a collection of candidate numbers (C) and a target number (T), find all unique combinations in C where the candidate numbers sums to T.

Each number in C may only be used once in the combination.

Note:

     All numbers (including target) will be positive integers.

     Elements in a combination (a1, a2, … , ak) must be in non-descending order. (ie, a1 ≤ a2 ≤ … ≤ ak).

     The solution set must not contain duplicate combinations.

For example, given candidate set 10,1,2,7,6,1,5 and target 8
A solution set is: 
[1, 7] 
[1, 2, 5] 
[2, 6] 
[1, 1, 6] 

class Solution {
public:
void searchTarget(vector<vector<int>> &res, vector<int> temp, vector<int> &candidates, int target, int index)
{
    if (target==0)res.push_back(temp);
    else
    {
        for (int i=index;i<candidates.size();i++)
        {
            if(i!=index&&candidates[i]==candidates[i-1])
                continue;
            if (target>=candidates[i])
            {
                temp.push_back(candidates[i]);
                searchTarget(res,temp,candidates,target-candidates[i],i+1);
                temp.pop_back();
            }
        }
    }
}
vector<vector<int>> combinationSum2(vector<int> &num, int target) 
{
    vector<vector<int>> res;
    vector<int> temp;
    sort(num.begin(),num.end());
    searchTarget(res,temp,num,target,0);
    return res;
}
};

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Vae1990Silence/p/4283581.html

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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