hdu1159 最长公共子序列

本文介绍了如何使用动态规划算法解决最长公共子序列问题,并通过示例代码详细解释了实现过程。

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简单题,要求两个字符串的最长公共子序列。dp[i][j]表示的是第一个字符串的前i个子串和第二个字符串的前j个子串的最长公共子序列 。


//最长公共子序列
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int maxn = 1005;
int dp[maxn][maxn];
//dp[i][j]表示的是第一个字符串的前i个子串和第二个字符串的前j个子串的最长公共子序列
char str1[maxn],str2[maxn];

int main()
{
    while(scanf("%s%s",str1+1,str2+1)!=EOF)
    {
        int n1 = strlen(str1+1);
        int n2 = strlen(str2+1);
        for(int i = 1 ; i <= n1 ; i++)
        {
            dp[i][0] = 0 ;
        }
        for(int i = 1 ; i <= n2 ; i++)
        {
            dp[0][i] = 0 ;
        }
        for(int i = 1 ; i <= n1 ; i++)
        {
            for(int j = 1 ; j <= n2 ; j++)
            {
                if(str1[i]==str2[j])dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1 ;
                else dp[i][j] = max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
            }
        }
        printf("%d\n",dp[n1][n2]);
    }
    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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