HUST 1010 The Minimum Length

本文介绍了一种用于求解字符串循环节长度的高效算法。通过预处理阶段计算字符串的Next数组来快速定位循环节,适用于需要分析重复模式的字符串处理场景。

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

有一个字符串s,一次次的重写s,会得到一个新的字符串sssss.....,现在将这个字符串从中切去一部分得到一个字符串t


直接用n - next[n] 求循环节即可

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#define rep(i, j, k) for(int i = j; i <= k; i++)
#define maxn 1000009

using namespace std;

int n, Next[maxn];
char s[maxn];

void pre ()
{
	Next[0] = Next[1] = 0;
	rep (i, 1, n - 1)
	{
		int j = Next[i];
		while (j && s[j] != s[i])
			j = Next[j];
		Next[i + 1] = s[i] == s[j] ? j + 1 : 0;
	}
}

int main ()
{
	while (scanf ("%s", s) == 1) {
		n = strlen (s);
		pre ();
		int len = n - Next[n];
		cout << len << 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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