hdu 1711 Number Sequence

本文通过一道典型题目介绍了KMP算法的应用,强调了理解而非死记硬背的重要性,并提供了详细的AC代码实现。

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题目:点击打开链接

题解:kmp入门题目,居然把模板弄错了,坑爹啊。

学到的东西:不能太依赖模板,不要懒,要自己写。

ac代码:

#include <iostream>
#include <string>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
const int maxn = 2000200;
int fail[maxn];
int fu[maxn],zi[maxn];
int zilong,fulong;
int flag;
void getfail(int zi[])
{
    fail[0]=fail[1]=0;
    for(int i=1;i<zilong;i++){
        int j=fail[i];
        while(j&&zi[i]!=zi[j]) j=fail[j];
        fail[i+1]=zi[i]==zi[j]?j+1:0;
    }
}
int kmp(int fu[],int zi[])
{
    int ans=-1;
    getfail(zi);
    int j=0;
    for(int i=0;i<fulong;i++){
        while(j&&zi[j]!=fu[i]) j=fail[j];
        if(zi[j]==fu[i]) j++;
        if(j==zilong) return i-zilong+2;
    }
    return ans;
}

int main()
{
    int T;scanf("%d",&T);
    while(T--){
        flag=0;
        scanf("%d %d",&fulong,&zilong);
        for(int i=0;i<fulong;i++)  scanf("%d",&fu[i]);
        for(int j=0;j<zilong;j++)  scanf("%d",&zi[j]);
        int ans = kmp(fu,zi);
        printf("%d\n",ans);
    }

}


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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