78 Subsets

本文介绍了一种生成给定整数数组所有可能子集(幂集)的算法,并提供了两种不同的实现方式:一种采用递归方法逐步构建子集,另一种通过迭代在每一步选择或不选择元素来生成子集。这两种方法都能确保结果中不含重复子集。

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1 题目

Given a set of distinct integers, nums, return all possible subsets (the power set).

Note: The solution set must not contain duplicate subsets.

Example:

Input: nums = [1,2,3]
Output:
[
  [3],
  [1],
  [2],
  [1,2,3],
  [1,3],
  [2,3],
  [1,2],
  []
]

2 尝试解

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) {
        vector<int> temp;
        vector<vector<int>> result;
        if(nums.size() == 0) {
            result.push_back(temp);
            return result;
        }
        int index = 0;
        getSubset(nums,index,result,temp);
        return result;
    }
    void getSubset(vector<int>&nums, int index, vector<vector<int>>& result,vector<int> &temp){
        if(index == nums.size()-1) {
            temp.push_back(nums[index]);
            result.push_back(temp);
            temp.pop_back();
            result.push_back(temp);
            return;
        }
        temp.push_back(nums[index]);
        getSubset(nums,index+1,result,temp);
        temp.pop_back();
        getSubset(nums,index+1,result,temp);
    }
};

3 标准解

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) {
        vector<vector<int>> subs;
        vector<int> sub;
        subsets(nums, 0, sub, subs);
        return subs;
    }
private:
    void subsets(vector<int>& nums, int i, vector<int>& sub, vector<vector<int>>& subs) {
        subs.push_back(sub);
        for (int j = i; j < nums.size(); j++) {
            sub.push_back(nums[j]);
            subsets(nums, j + 1, sub, subs);
            sub.pop_back();
        }
    }
};

 

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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