【Python】 3.10

Trp_Cys 2023-03-10 22:35:19

题目: 338. 比特位计数 - 力扣(Leetcode)

class Solution:
    def countBits(self, n: int) -> List[int]:
        #ls = [0]
        #for i in range(1, n + 1):
        #    bin_i = 0
        #    index = 0
        #    while i > 0:
        #        bin_i += (i % 2) * pow(10, index)
        #        index += 1
        #        i //= 2
        #    s = str(bin_i)
        #    ls.append(s.count('1'))
        #return ls
        ls = [0]
        for i in range(1, n + 1):
            bin_n = 0
            index = 0
            t = i
            flag = False
            while i > 0:
                bin_n += (i % 2) * pow(10, index)
                index += 1
                i //= 2
            binStr = str(bin_n)
            if binStr[0] == '1' and binStr[1:].count('0') == index - 1:
                flag = True
                maxTwoPower = i   # 记录当前最大的为2的幂的数
            if flag:
                ls.append(1)
            else:
                if t % 2 == 1:
                    ls.append(ls[t - 1] + 1)
                else:
                    ls.append(ls[t//2])
        return ls

 

 

题目: 118. 杨辉三角 - 力扣(Leetcode)

 

class Solution:
    def generate(self, numRows: int) -> List[List[int]]:
        res = [[1]*i for i in range(1, numRows + 1)]
        for i in range(2, numRows):
            for j in range(1, i):  # 每一层的第一个和最后一个不需要算
                res[i][j] = res[i-1][j] + res[i-1][j-1]
        return res

 

 

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内容概要:本文提出了一种针对电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度模型,旨在应对大规模电动汽车接入电网所带来的不确定性与调度复杂性。该模型采用分布式优化框架,结合鲁棒优化理论,有效处理由用户行为、充电需求及可再生能源出力等多重不确定性因素引起的调度风险。通过构建考虑电池损耗、用户响应意愿及电网约束的多目标优化问题,实现了在保证电网运行安全与稳定的同时,最大化社会整体效益与用户参与积极性。文中详细阐述了模型的数学构建、求解算法及仿真验证过程,展示了该方法在降低峰值负荷、平抑负荷波动以及提升可再生能源消纳能力方面的显著优势。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和MATLAB编程基础,从事智能电网、电动汽车调度、分布式能源管理等相关领域研究的研发人员和研究生。; 使用场景及目标:①为电力系统运营商提供高比例电动汽车接入场景下的鲁棒调度决策支持;②为学术研究人员提供分布式鲁棒优化在复杂能源系统中应用的典型案例与代码参考;③目标是提升电网韧性,优化资源配置,并促进电动汽车与电网的协同发展。; 阅读建议:此资源以MATLAB代码实现为核心,建议读者在学习时结合算法原理与代码细节,通过修改参数和场景设置进行仿真复现与结果分析,以深入理解分布式鲁棒优化的内在机制及其在解决实际工程问题中的应用价值。

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