UVa 10994 - Simple Addition

本文介绍了一种高效算法,用于求解指定区间内所有整数的最后非零位数之和。通过将数字按位数划分并递归计算,实现了快速求解。文中提供了一个C++实现示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目:求区间[p,q]上,所有数字,最后非零为的和。

分析:数论。我们把数字按位数划分分别计算即可。

            如果,我们求出从0到k区间上所有的数字的最后非零位数和,即f(0,k);

            那么,f(p,q)= f(0,q)- f(0,p-1);

            现在,我们来计算f(0,k),将数字分类:

            ①位数不是0的数字1,...,9,11,...,19,每10个数字重复计算1,...,9,为45*n/10+sum(n%10);

            ②最后一位是0的数字10,...,90,110,...,190,除以10和上面相同,为45*n/100+sum(n/10%10);

            。。。

            按照上面计算直到n/10^k为0,将所有结果加和即可。

说明:注意数据过大,使用long long防止溢出。

#include <cstring>
#include <cstdio>

long long bits(int n)
{
	long long sum = 0LL;
	while (n > 0) {
		sum += 0LL+(n%10)*(n%10+1)/2;
		sum += 45LL*(n/=10);
	}
	return sum;
}

int main()
{
	int m, n;
	while (~scanf("%d%d",&m,&n) && m >= 0 && n >= 0)
		printf("%lld\n",bits(n)-bits(m-1));
    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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