python leetcode编程作业3

本文介绍了一种链表操作算法——成对交换相邻节点。通过仅使用常数额外空间,实现了链表中节点值的有效交换,而无需改变节点本身。此算法适用于需要对链表进行快速调整的应用场景。

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

题目:Swap Nodes in Pairs

Given a linked list, swap every two adjacent nodes and return its head.

Example:

Given 1->2->3->4, you should return the list as 2->1->4->3.

Note:

  • Your algorithm should use only constant extra space.
  • You may not modify the values in the list's nodes, only nodes itself may be changed.


解题思路:

从链表头开始,每两个之间进行值的交换,然后切换到后两个继续交换直到为空


代码:

class ListNode:
     def __init__(self, x):
         self.val = x
         self.next = None

class Solution:
    def swapPairs(self, head):
        if not head:
            return head
        first = head
        second = first.next
        while first and second:
            change = first.val
            first.val = second.val
            second.val = change
            if second.next:
                first = second.next
                second = first.next
            else:
                break
        return head

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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