20190805B组

本文解析了四道比赛题目,包括简单的模拟、旋转操作、状态压缩DP结合周期问题以及线段树应用。介绍了每道题目的核心算法和实战经验。

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20190802B组

T1:100(100)

赛时:

真一道题扎眼看去,一脸懵逼。

可是,表面是假象,实际这是一个简单的模拟。

直接判断这个空格四个方向,然后可以退出。

O(n+m)

算法:

暴力

T2:100(100)

赛时:

这是一道十分easy的模拟题。

直接记录那几个点的位置然后,进行旋转。

O(k^{2})

算法:

模拟

T3:50(50)

赛时:

一眼看去有点想状压dp。

可是好像又太大,状压不了。

当看到   50%的数据 H<=1000,于是便放弃打暴力。

赛后:

真是状压dp!

只不过对于爆炸,其实是有循环的。

于是前面用状压dp,找到循环节就很简单了。

算法:

状压dp&周期问题

T4:61.5(0)

赛时:

其实是想到正解是线段树的。

是一道裸线段树运用的题。

不过,前面因码量过大,并调试过久。

于是没有分配好时间。

只好打暴力,意外有61.5分。

算法:

线段树

 

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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