Algorithms—134.Gas Station

本文介绍了一种解决特定加油站问题的算法思路:通过计算每个加油站提供的油与下一段路程消耗之间的差额,形成新的数组。该算法循环遍历数组两倍长度,寻找一段长度等于原数组长度的子序列,确保其每部分的剩余油量都不小于0。

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思路:每个加油站提供的油减去下一段路上耗费的油,生成新的数组。循环数组长度2倍的量,找出其中一段长度为数组长且每部的剩余油量都不小于0的;

public class Solution {
    public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {
		int[] n = new int[gas.length];
		for (int i = 0; i < n.length; i++) {
			n[i] = gas[i] - cost[i];
		}
		int sum = 0;
		int begin = 0;
		int truebegin=0;
		for (int i = 0; i < n.length*2; i++) {
			sum += n[i%n.length];
			while (sum < 0) {
				sum -= n[truebegin];
				begin++;
				truebegin=begin%n.length;
			}
			if (i-begin>=n.length) {
				return truebegin;
			}
		}
		return -1;
	}
}


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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