Leecode:Longest Common Prefix

Questions:

Write a function to find the longest common prefix string amongst an array of strings.

python解法:

class Solution(object):
    def longestCommonPrefix(self, strs):
        """
        :type strs: List[str]
        :rtype: str
        """
        if len(strs)==0:#如果strs为空,则匹配为空
            return ""
        if len(strs)==1:#如果strs只有一个字符串,则匹配为该字符串本身
            return strs[0]
        if len(strs) > 1:#strs包含不只一个字符串
            LstrMin = min([len(item) for item in strs]) #前部最小公共字符串长度不超过字符串列表中最短字符串
            rstr = strs[0][:LstrMin]        #拿第一个字符串做比较
            for i in range(1,len(strs)):    #从第二个字符串开始,依次和前一个字符比较,匹配长度小于上次匹配的长度,如果发现一样,则更新匹配长度
                for j in range(LstrMin):
                    if(strs[i][j] !=rstr[j]):
                        LstrMin = j
                        rstr = rstr[:LstrMin]
                        break
            return rstr
                


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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