ZOJ 3113 Anti-SG

与ZOJ 2507一样

#include <set>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <stack>
#include <string>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

typedef  long long LL;
const double PI = acos(-1.0);

template <class T> inline  T MAX(T a, T b){if (a > b) return a;return b;}
template <class T> inline  T MIN(T a, T b){if (a < b) return a;return b;}

const int N = 111;
const int M = 11111;
const LL MOD = 1000000007LL;
const int dir[4][2] = {1, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 1};
const int INF = 0x3f3f3f3f;





int main()
{
    int T;
    scanf("%d", &T);
    while (T--)
    {
        int temp = 0, n, ans, a;
        ans = 0;
        scanf("%d", &n);
        for (int i = 0; i < n; ++i)
        {
            scanf("%d", &a);
            if (a >= 2)
            {
                temp = 1;
            }
            ans ^= a;
        }
        if ((ans == 0 && temp == 0) || ((ans != 0) && (temp == 1)))
                printf("John\n");
            else printf("Brother\n");
    }
    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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