STL priority_queue

博客介绍了排序和优先队列的排序规则。sort函数默认从小到大排序,可通过自定义cmp函数实现其他排序;优先队列默认从大到小排,大值在堆顶,非结构体可调用greater<>实现从小到大排,结构体则需重载小于号。

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优先队列

关于排序:

sort函数 默认 从小到大排                                                                                                                                                                                    自定义:多写一个cmp函数

优先队列 默认 从大到小排   大在堆顶                                                                                                                                                               自定义 从小到大排: 若不是结构体:调用greater<>    eg:                              

priority_queue<int,vector<int>,greater<int> >a;
priority_queue<float,vector<float>,greater<float> >a;

                                                               若是结构体:重载小于号            eg:

#include<iostream>
#include<queue>
using namespace std;
struct node{
    int data1;
    int data2;
    bool operator < (const node& c)const{   //必须加const
        return data1>c.data1;     //从小到大排序  顺序是反的(与sort是反的!)
    }
};
priority_queue<node>a;
int main(){
    node p;
    for(int i=0;i<5;i++){
        p.data1=i;
        p.data2=i;
        a.push(p);
    }
    while(!a.empty()){
        cout<<a.top().data1<<endl;
        a.pop();
    }
    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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