剑指offer-004

题目描述
输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6},则重建二叉树并返回。
/**
* Definition for binary tree
* struct TreeNode {
* int val;
* TreeNode *left;
* TreeNode *right;
* TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
* };
*/
/**
先序遍历:根左右
中序遍历:左根右
*/
class Solution {
public:
struct TreeNode* reConstructBinaryTree(vector pre,vector in) {
//结点个数为0, 或者前序结点个数与中序结点个数不同
if (pre.size() ==0 || in.size() == 0 || pre.size() != in.size()) return NULL;

    //由前序得到根结点
    int rootValue = pre[0];
    TreeNode *root = new TreeNode(rootValue);
    if (pre.size() == 1){
        if (pre[0] == in[0]) return root;
        else return NULL;
    }

    //遍历中序序列找到根结点
    int rootIn = 0;
    while (rootIn < in.size() && in[rootIn] != rootValue){
        ++rootIn;
    }

    //中序序列中没有根结点
    if (rootIn == in.size() && in[rootIn] != rootValue) return NULL;

    //递归左子树
    //计算左子树的前序 和 中序 序列
    vector<int> leftPre;
    vector<int> leftIn;
    for (int i = 1; i <= rootIn; i++){
        leftPre.push_back(pre[i]);
        leftIn.push_back(in[i-1]);
    }
    if (leftPre.size() > 0){
        root -> left = reConstructBinaryTree(leftPre, leftIn);
    }

    //递归右子树
    vector<int> rightPre;
    vector<int> rightIn;
    for (int i = rootIn + 1; i < pre.size(); ++i){
        rightPre.push_back(pre[i]);
        rightIn.push_back(in[i]);
    }
    if (rightPre.size() > 0){
        root -> right = reConstructBinaryTree(rightPre, rightIn);
    }
    return root;
}

};

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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