poj3045Cow Acrobats(贪心)

本文深入探讨了如何通过贪心算法解决特定队列优化问题,对比了初始直觉(使用二分法)与实际有效的贪心策略之间的差异。详细分析了算法逻辑,通过具体实例展示了贪心选择的重要性,并提供了关键代码片段以助于理解和实现。

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一看到最大值最小就想到了二分答案,但是呢?然后呢?(如果有人想明白为什么这个不能用二分答案能不能指点一下呢^-^)

好吧,最后看了题解是贪心。

假设现在的队列是已经排好的,那么取其中任意两个位置i ,j (i<j),i处的压力等于前面重量之和Wq-s[i],j处等于Wq+w[i]+中间重量之和Wm-s[j]。

再调换一下i,j,j处为Wq-s[j],i处为Wq+w[j]+Wm-s[i]。

那么这个队列没有原来那个好,Wq+w[j]+Wm-s[i] > Wq+w[i]+Wm-s[j],即w[j]+s[j] > w[i]+s[i]。

#include<stdio.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct node
{
	int w,s;
}edge[50050];
int cmp(node a,node b)
{
	return a.w+a.s>b.w+b.s;
}
int n;
int sum;
int main()
{
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%d %d",&edge[i].w,&edge[i].s);
		sum+=edge[i].w;
	}
	sort(edge+1,edge+1+n,cmp);
	int ans=-0x3f3f3f3f;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		sum-=edge[i].w;
		ans=max(ans,sum-edge[i].s);
	}
	printf("%d",ans);
}


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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