Word Break

Given a string s and a dictionary of words dict, determine if s can be segmented into a space-separated sequence of one or more dictionary words.

For example, given
s = “leetcode”,
dict = [“leet”, “code”].

Return true because “leetcode” can be segmented as “leet code”.

思路:用f(i)表示 原字符串中下标从0到i-1 的子串能不能被切分。f(i)=1表示可以切分,f(i)=0 表示不可以切分
规定f(0) =1

那么 如果有存在f(j)=1 并且 wordDict中包含 s.substring(j,i) 说明f(i)是可以切分的。

也即 如果存在 f(j) ==1 && wordDict.contains(s.substring(j, i)) 那么有f(i) =1 ,否则对于所有的j都没有一个能满足这样的条件的话,f(i)=0。

public class Solution {
    public boolean wordBreak(String s, Set<String> wordDict) {
         int n=s.length();
            if(n==0 || wordDict.isEmpty()) return false;
            int[] f=new int[n+1];
            f[0]=1;
            for(int i=1;i<=n;i++)
            {
                for(int j=i-1;j>=0;j--)
                {
                    if(f[j]==1 && wordDict.contains(s.substring(j, i)))
                    {
                        f[i]=1;
                        break;
                    }
                }
            }
           if(f[n]==1) return true;
           else return false;
    }
}
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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