hdu 2070

本文介绍了一种优化后的斐波那契数列计算方法,通过使用动态规划和预计算技术显著提高计算效率。同时,文章还提供了一个简单的实现示例,帮助读者快速上手。

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

#include<stdio.h>
int f(int n)
{
    if(n==0) return 0;
    if(n==1) return 1;
    return  f(n-1)+f(n-2);
}
int main()
{
    int m;
    while(scanf("%d",&m)&&m!=-1)
    printf("%d\n",f(m));
    return 0;
}

 

 

 

#include<stdio.h>
__int64 a[55];
void f()
{
     int i;
     a[0]=0;
     a[1]=1;
     for(i=2;i<=50;i++)
     a[i]=a[i-1]+a[i-2];
}
int main()
{
      int m;
    while(scanf("%d",&m)!=EOF&&m!=-1)
    {
    f();
    printf("%I64d\n",a[m]);
    }
    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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