uva 679 Dropping Balls(入门经典 例题6-6)

本文探讨了两种解决二叉树模拟问题的方法:一种通过数组模拟小球在二叉树中的下落过程;另一种则利用数学计算直接得出最终结果。通过这两种方法的对比,展示了在算法设计中选择合适数据结构的重要性。

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我刚看到题目想到的是模拟,但看到了12345个球的时候,就知道这个方法gg了,后来看了一下他的写发,我有了点感受:可以用结构体写的东西,需要用到指针表示的,都可以用数组写。这样写我感觉比指针写的可能更加好用一点。

这个是第一种超时的模拟做法,通过二叉树的性质:结点k的左右子节点编号分别位2k和2k+1。

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<iomanip>
#include<set>
#include<stack>
#include<ctime>
#include<queue>
#define LOCAL
#define pi 3.1415926
#define e 2.718281828459
#define mst(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
const int  INF = 0x3f3f3f3f;
const int maxn = 30000;
using namespace std;

const int maxd = 20;
int s[1<<maxd]; //这样用位运算的方法表示2的次方,真的很好用

int main(){
    int D,I;
    int n;cin >> n;
    while(n--){
        while(scanf("%d%d",&D,&I) == 2){
      mst(s,0);
      int k , n = (1 << D) - 1;
      for(int i = 0; i < I; i++){ //模拟小球下落的次数                                 
        k = 1;
        for(;;){
            s[k] = !s[k];
            k = s[k] ? k * 2 : k * 2 + 1;
            if(k > n )break;
        }
      }
      cout << k/2 << endl;
    }
    }
    return 0;
}

第二种:通过第几个小球判断,这个小球了落在了左子树还是右子树上,然后直接模拟最后一个小球的路线即可。

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<iomanip>
#include<set>
#include<stack>
#include<ctime>
#include<queue>
#define LOCAL
#define pi 3.1415926
#define e 2.718281828459
#define mst(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
const int  INF = 0x3f3f3f3f;
const int maxn = 30000;
using namespace std;

int main(){
    int n ;
    cin >> n;
    while(n--){
        int D , I , k = 1;
        while(scanf("%d%d",&D,&I) == 2){
           int k = 1;
           for(int i = 0; i < D - 1; i++)//模拟小球到达某一层的时候到了哪个结点
            if(I % 2) {k = k * 2;I = (I+1) / 2;}
            else {k = k * 2 + 1;I = I / 2;}
           cout << k << endl;
        }
    }
    return 0;
}
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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