bzoj1688: [Usaco2005 Open]Disease Manangement 疾病管理(状压dp)

本文介绍了一种使用状态压缩动态规划解决特定类型问题的方法。通过一个示例程序详细展示了如何利用位操作来压缩状态,并实现高效的DP转移过程。适用于解决组合计数等复杂问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

状压dp一直是弱项啊。。。

#include<stdio.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int n,m,k;
int val[2000];
int f[1000000];
bool check(int x)
{
	int cnt=0;
	while(x)
	{
		cnt+=(x&1);
		x=x>>1;
	}
	if(cnt>k)return false;
	return true;
}
int main()
{
	scanf("%d %d %d",&n,&m,&k);
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		int x;
		scanf("%d",&x);
		while(x--)
		{
			int a;
			scanf("%d",&a);
			val[i]|=(1<<(a-1));
		}
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		for(int j=(1<<m)-1;j>=0;j--)//一定要倒序,正序会有一个取好几遍的情况
		{
			f[j|val[i]]=max(f[j|val[i]],f[j]+1);
		}
	}
	int ans=0;
	for(int i=0;i<(1<<m);i++)
	{
		if(check(i))ans=max(ans,f[i]);
	}
	printf("%d\n",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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