UVA 729 - The Hamming Distance Problem

The Hamming distance between two strings of bits (binary integers) is the number of corresponding bit positions that differ. This can be found by using XOR on corresponding bits or equivalently, by adding corresponding bits (base 2) without a carry. For example, in the two bit strings that follow:

                               A      0 1 0 0 1 0 1 0 0 0
                               B      1 1 0 1 0 1 0 1 0 0
                            A XOR B = 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0

The Hamming distance (H) between these 10-bit strings is 6, the number of 1's in the XOR string.

 

Input 

Input consists of several datasets. The first line of the input contains the number of datasets, and it's followed by a blank line. Each dataset contains N, the length of the bit strings and H, the Hamming distance, on the same line. There is a blank line between test cases.

 

Output 

For each dataset print a list of all possible bit strings of length N that are Hamming distance H from the bit string containing all 0's (origin). That is, all bit strings of length N with exactly H 1's printed in ascending lexicographical order.

 


The number of such bit strings is equal to the combinatorial symbol C(N,H). This is the number of possible combinations of N-H zeros and H ones. It is equal to 

 

\begin{displaymath}{N!} \over {(N-H)! H!} \end{displaymath}

 

 

This number can be very large. The program should work for $1 \le H \le N \le 16$.

Print a blank line between datasets.

 

Sample Input 

 

1

4 2

 

Sample Output 

 

0011
0101
0110
1001
1010
1100

 

最后输出只能有一行空行,否则WA

 

#define RUN
#ifdef RUN

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <assert.h>
#include <string>
#include <iostream>
#include <sstream>
#include <map>
#include <set>
#include <vector>
#include <list>
#include <cctype> 
#include <algorithm>
#include <utility>
#include <math.h>
#include <ctime>

using namespace std;

#define MAXN 20

char buf[MAXN];
int N, H;
int len;

int main(){

#ifndef ONLINE_JUDGE
	freopen("729.in", "r", stdin);
	freopen("out.out", "w", stdout);
#endif

	int n;
	scanf("%d", &n);

	while(n--){
		scanf("%d%d", &N, &H);

		len = 0; 
		//N-H zeros and H ones
		memset(buf, 0, sizeof(buf));
		for(int i=0; i<N-H; i++){
			buf[len++] = '0';
		}
		for(int i=0; i<H; i++){
			buf[len++] = '1';
		}
		

		do {
			printf("%s\n", buf);
		} while ( next_permutation(buf, buf+len) );

		if(n != 0){
			printf("\n");
		}
			
	}

}


#endif

 

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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