POJ - 2698 贪心

本文介绍了一种经典的页面替换算法实现,该算法在磁盘请求中选择最远未来的页面进行替换,通过具体代码展示了如何计算替换次数并给出了完整的AC代码。

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

              经典面替换算法,每次选择最远的那个碟片请求进行替换。

AC代码

#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <utility>
#include <string>
#include <iostream>
#include <map>
#include <set>
#include <vector>
#include <queue>
#include <stack>
using namespace std;
#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000") 
#define eps 1e-10
#define inf 0x3f3f3f3f
#define PI pair<int, int> 
typedef long long LL;
const int maxn = 10000 + 5;
queue<int>pos[maxn];
int a[105], driv[15];
int k, n;

int solve() {
	int ans = 0, cnt = 0;
	for(int i = 0; i < n; ++i) {
		int ok = 0;
		for(int j = 0; j < cnt; ++j) {
			if(driv[j] == a[i]) {
				ok = 1;
				break;
			}
		}
		if(!ok) {
			++ans;
			if(cnt < k) {
				driv[cnt++] = a[i];
			}
			else if(cnt == k) {
				int ind = 0, far = -1;
				for(int j = 0; j < k; ++j) {
					int p = pos[driv[j]].empty() ? inf : pos[driv[j]].front();
					if(p > far) {
						ind = j;
						far = p;
					}
				}
				driv[ind] = a[i];
			}
		}
		pos[a[i]].pop();
	}
	return ans;
}

int main() {
	int T;
	scanf("%d", &T);
	while(T--) {
		scanf("%d%d", &k, &n);
		for(int i = 0; i < n; ++i) {
			scanf("%d", &a[i]);
			pos[a[i]].push(i); 
		}
		printf("%d\n", solve());
	}
	return 0;
}

如有不当之处欢迎指出!
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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