PKU 2513 ColorSticks 详细解答

本文介绍如何使用字典树(TrieTree)、并查集(Disjointset)及欧拉通路等算法解决特定问题。通过将颜色字符串映射为整数标识,构造无向图并判断其是否包含欧拉通路,以此确定木棍能否按颜色正确排列。

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该题 必须使用字典树(Trie Tree) 和 并查集(Disjointset) 和 欧拉通路 、 回路的相关知识来解答。】

不懂的同学先看下面的链接, 介绍了字典树、并查集、和欧拉通路回路 的 相关知识, 以及 代码模板。

字典树:http://blog.youkuaiyun.com/hongxdong/archive/2010/03/24/5413139.aspx

并查集:http://blog.youkuaiyun.com/hongxdong/archive/2010/03/24/5413445.aspx

欧拉通路回路:http://blog.youkuaiyun.com/hongxdong/archive/2010/03/24/5413711.aspx

我在想这题不用字典树, 用map<string , int> 代替字典树, 能不能通过啊? 试试。。。经过测试使用map 直接超时。

 

 

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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