RMQ模板

本文深入探讨了ST表和线段树两种高效的数据结构,重点讲解了它们在区间查询问题上的应用。通过具体的代码实现,展示了如何利用ST表进行预处理以快速求解区间最小值问题,同时介绍了线段树的构建与查询方法。

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

 ST表

const int N(10010);
int dp[N][20];
void RMQ(int n)
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%d",&dp[i][0]);
    }
    for(int j=1;j<20;j++)
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            if(i+(1<<j)-1<=n)
            {
                dp[i][j]=min(dp[i][j-1],dp[i+(1<<j-1)][j-1]);
            }
        }
    }
}
int Query()
{
    int l,r;
    scanf("%d%d",&l,&r);
    int k=log(r-l+1.0)/log(2.0);
    return min(dp[l][k],dp[r-(1<<k)+1][k]);
}

线段树

 

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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