2021-11-14

内容:

编写程序,实现以下功能:

①按中序顺序建立一颗二叉树;

②用先序非递归方式遍历二叉树,输出遍历序列。

步骤:

    1.算法分析

  ①由于中序无法确定唯一的二叉树,即中序无法创建二叉树,故它需要结合先序或者后序,而这联系起来才能建立二叉数。先序遍历序列中首元素是二叉树的根节点,在中序遍历序列中找到这个节点,则此节点为中序序列的分水岭,前边为其左节点,右边为其右节点,最后传入先序左子树和中序左子树作为左子树,传入先序右子树和中序右子树作为右子树。

    ②先序遍历二叉树的时候,首先建立一个栈,先访问根节点,再访问左孩子,最后访问右孩子。在先序非递归遍历二叉树算法中,先将根节点压栈,在栈不为空时执行循环,让栈顶元素出栈,访问栈顶元素,如果栈顶元素的右孩子不为空,则让右孩子先进栈,如果栈顶元素的左孩子不为空,再让左孩子进栈。

    2.概要设计

使用C语言,其中设置了以下函数:

  1. 函数 CreateTree()用先序中序顺序建立一个二叉树;
  2. 函数PreOrder()用来实现先序非递归遍历二叉树;

程序运行流程图如下:

 

                                                             流程图

    3.测试(设计测试用例或测试代码的设计与实现,测试结果截屏))

设计测试用例如下图:

 


测试结果不存在问题。

 

 

 

    4.调试(对测试出的问题进行调试,界面截屏,调试修正编码

编译过程出现的错误:

 

用malloc函数开辟空间,在前面加的是指针类型,由于malloc返回的是地址,是一个整数,将整数强制转换为一个链表节点,(TNode*)*将其返回的地址值变为void*类型的,因此出现错误。

    5.源码

//先序中序创建二叉树 
TNode* CreateTree(char *pa, char *ia, int p1, int p2, int i1, int i2)
{
    int ia_mid;     //中序序列中点 
    TNode *T;       
    T=new TNode;   //树根 
    T->data=pa[p1];     //先序序列的第一个结点为根节点 
    T->lchild=T->rchild=NULL;
     if(p1>p2 || i1>i2)
    	return NULL;
    for(ia_mid=0;;ia_mid++)  //无限循环在中序序列中找根节点 
	{
    	if(pa[p1]==ia[ia_mid])    //中序序列的中点是根节点 
    		break;
	} 
	T->lchild = CreateTree(pa,ia,p1+1,p1+(ia_mid-i1),i1,ia_mid-1);    //建立左子树 
	T->rchild = CreateTree(pa,ia,p1+(ia_mid-i1)+1,p2,ia_mid+1,i2);    //建立右子树 
 	return T;
}
//先序非递归遍历 
void PreOrder(TNode* T)
{
    TNode **s;
	TNode *p;
	int top=-1;                                    
	s=(TNode**)malloc((MAX+1)*sizeof(TNode*));     //创建栈;
	s[++top]=T;              //初始化栈;
	while(top!=-1)         //非递归前序遍历;栈不为空 
	{
		p=s[top--];        //先输出数据,然后左子树入栈 
		printf("%c ",p->data);   
		if(p->rchild)          //p指向p的左孩子 
			s[++top]=p->rchild;
		if(p->lchild)          //指针指向P的右孩子 
			s[++top]=p->lchild;
	}
}
int main()
{
	char pre[200], in[200];
	int n; 					//保存序列长度
	TNode *T;				//用来保存二叉树的根
	printf("输入先序序列:\n");
	scanf("%s", pre);
	printf("输入中序序列:\n");
	scanf("%s", in);
	n=0; 
	while(pre[n]) n++;		//计算序列长度 
	T= CreateTree(pre, in, 0, n-1, 0, n-1);
	printf("前序序列:\n");
	PreOrder(T);			//打印前序序列 
    return 0;
}

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
要找出在蚂蚁森林中 **连续3天及以上每天减少碳排放量(lowcarbon)均大于100** 的用户,我们可以使用 Hive SQL 中的窗口函数来解决这个问题。 ### 解题思路: 1. 每个用户(`id`)按日期(`dt`)排序。 2. 筛选出 `lowcarbon > 100` 的记录。 3. 使用 `ROW_NUMBER()` 为每条记录分配一个序号。 4. 计算 `dt` 和 `row_number` 的差值(称为“日期组”),如果这个差值相同,则说明是连续的日期。 5. 对每个用户 + 日期组进行分组,统计连续天数。 6. 找出连续天数 ≥ 3 的用户。 --- ### ✅ HiveSQL 实现代码: ```sql WITH filtered_data AS ( -- 步骤1: 筛选 lowcarbon > 100 的记录 SELECT id, dt, lowcarbon FROM your_table_name WHERE lowcarbon > 100 ), ranked_data AS ( -- 步骤2: 按 id 分组,按 dt 排序,生成行号 SELECT id, dt, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY dt) AS rn FROM filtered_data ), grouped_data AS ( -- 步骤3: 将 dt 转为日期类型,并计算 "日期 - rn" 作为连续组标识 SELECT id, dt, DATE_SUB(dt, rn) AS grp -- 连续日期会落在同一个 grp FROM ranked_data ) -- 步骤4: 按 id 和 grp 分组,统计连续天数 SELECT DISTINCT id FROM grouped_data GROUP BY id, grp HAVING COUNT(*) >= 3; ``` --- ### 🔍 代码解释: - `filtered_data`: 只保留 `lowcarbon > 100` 的数据,因为我们要找的是每天都超过100的连续记录。 - `ranked_data`: 使用 `ROW_NUMBER()` 按照时间顺序给每个用户的记录编号。这是关键步骤。 - `DATE_SUB(dt, rn)`: 如果某用户在 `2021-12-12`, `2021-12-13`, `2021-12-14` 都有记录,那么 `dt - rn` 的结果是一样的(比如都等于 `2021-12-11`),从而形成一个“连续组”。 - `GROUP BY id, grp`: 同一组内的记录表示连续的天数。 - `HAVING COUNT(*) >= 3`: 至少连续3天满足条件。 - `SELECT DISTINCT id`: 最终返回符合条件的用户 ID。 --- ### 📝 示例说明: 假设输入数据片段如下: | id | dt | lowcarbon | |------|------------|---------| | 1001 | 2021-12-12 | 123 | | 1001 | 2021-12-13 | 143 | | 1001 | 2021-12-14 | 230 | | 1001 | 2021-12-15 | 120 | | 1001 | 2021-12-17 | 110 | 则 `1001` 在 `12-12` 到 `12-15` 共4天都 >100,属于连续4天 → 符合条件。 而中间断开一天(如12-16缺失),`12-17`开始的新序列只能算1天或更少,不计入。 --- ### ⚠️ 注意事项: - 确保 `dt` 是 `STRING` 类型且格式为 `'yyyy-MM-dd'`,Hive 的 `DATE_SUB` 支持字符串自动转换。 - 表名 `your_table_name` 需替换为实际表名。 - 若存在同一天多条记录(如你数据中有两个 `1001 2021-12-13`),应先对每天做聚合处理。 > 👉 如果允许 **单日多次打卡**,需要先按 `id, dt` 求和再判断是否 >100: ```sql WITH daily_sum AS ( SELECT id, dt, SUM(lowcarbon) AS daily_lowcarbon FROM your_table_name GROUP BY id, dt ), filtered_data AS ( SELECT id, dt FROM daily_sum WHERE daily_lowcarbon > 100 ) -- 后续步骤同上(从 ranked_data 开始) ``` --- ###
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