*[Lintcode]Perfect Square

本文探讨了如何找出正整数n能表示为最少数量的完全平方数之和的方法。通过递归方法解决该问题,并进一步优化为使用一维动态规划来减少计算时间。

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Given a positive integer n, find the least number of perfect square numbers (for example, 1, 4, 9, 16, ...) which sum to n.

Example

Given n = 12, return 3 because 12 = 4 + 4 + 4
Given n = 13, return 2 because 13 = 4 + 9


分析:先是递归,超时。

public class Solution {
    /**
     * @param n a positive integer
     * @return an integer
     */
    public int numSquares(int n) {
        int[] min = new int[1];
        min[0] = Integer.MAX_VALUE;
        helper(n, 0, min);
        return min[0];
    }
    
    void helper(int n, int res, int[] min) {
        if(n == 0) {
            min[0] = Math.min(res, min[0]);
            return;
        }
        if(n == 1) {
            min[0] = Math.min(res + 1, min[0]);
            return;
        }
        for(int i = 1; i <= n; i++) {
            if(i * i <= n) {
                helper(n - i * i, res + 1, min);
            }
        }
    }
}

考虑使用一维DP。

public class Solution {
    /**
     * @param n a positive integer
     * @return an integer
     */
    public int numSquares(int n) {
        int[] min = new int[n + 1];
        min[0] = 0;
        for(int i = 1; i <= n; i++) min[i] = Integer.MAX_VALUE;

        for(int i = 0; i < n; i++) {
            for(int j = 1; i + j * j <= n; j++) {//j start from 1 instead of i + 1
                min[i + j * j] = Math.min(min[i + j * j], min[i] + 1);
            }
        }
        return min[n];
    }
    

}


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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