Virtual Judge Contest 1-B-C

本文介绍了一个简单的投票决策算法实现过程,该算法将投票者按组划分,并根据超过半数原则来决定整体投票结果。每组的投票结果同样遵循超过半数原则。代码使用C++编写,包括了必要的输入输出及排序操作。

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B - Reverse Root

  对输入的数据以long数据类型存放,调用cmath库的sqrt函数,逆序输出数据的平方根(输出精度为4位小数,用iomanip)

C - Democracy in Danger

  投票者被分成K个组,如果超过半数的组投赞成票,决议就可以通过。每组是投赞成票还是反对票也由每组内部投票决定,若这一组有超过半数的人投赞成票,那么这一组就投赞成票。代码如下:

#include <iostream>
#include <algorithm>

using namespace std;

int a[200];

int main()
{
    int n;
    cin>>n;
    for(int i=0;i<n;i++)
        cin>>a[i];

    sort(a,a+n);
    int m=(n+1)/2;
    int sum=0;
    for(int j=0;j<m;j++)
    {
        sum+=(a[j]+1)/2;
    }
    cout<<sum<<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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