【POJ 3264】Balanced Lineup 【RMQ裸题】

这篇博客主要介绍了如何运用SparseTable数据结构解决POJ 3264问题,该问题涉及到RMQ(Range Minimum Query)。博主通过练习此题来熟悉倍增思想和ST表的应用,对于不熟悉ST表的读者,提供了相关链接进行学习。

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题很水啊,只是拿来练习SparseTable,一种tarjan提出的数据结构。
好吧,其实就是倍增思想。因为LCA->RMQ问题中我ST表不会写所以特来练习,水一发。
如果不会ST表的可以看http://blog.youkuaiyun.com/niushuai666/article/details/6624672

#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N = 50010;
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。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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