归并排序

本文深入解析了使用C++语言实现的归并排序算法,详细阐述了算法的工作原理、代码实现以及时间复杂度分析。通过具体实例,帮助读者理解归并排序在数据排序中的应用。

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

 #include<iostream.h> 
  void Merge(int r[],int r1[],int s,int m,int t) 
  { 
  int i=s;int j=m+1;int k=s; 
  while(i<=m&&j<=t) 
  { 
  if(r[i]<=r[j])r1[k++]=r[i++]; 
  else r1[k++]=r[j++]; 
  } 
  if(i<=m) 
  while(i<=m) r1[k++]=r[i++]; 
  else while(j<=t) 
  r1[k++]=r[j++]; 
  for(int l=0;l<8;l++) 
  r[l]=r1[l]; 
  } 
  void MergeSort(int r[],int r1[],int s,int t) 
  { 
  if(s==t)r1[s]=r[s]; 
  else 
  { 
  int m=(s+t)/2; 
  MergeSort(r,r1,s,m); 
  MergeSort(r,r1,m+1,t); 
  Merge(r1,r,s,m,t); 
  } 
  } 
  void main() 
  { 
  int r[8]={10,3,5,1,9,34,54,565},r1[8]; 
  MergeSort(r,r1,0,7); 
  for(int q=0;q<8;q++) 
  cout<<" "<<r[q]; 
  }

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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