HashTables - Concepts, Theory , Questions - Codophilic:

 
HashTables - Concepts, Theory , Questions - Codophilic:

 liner search
 binary search --the sorted data needed lgN
 Hash Table- O(1) --constant time search
 
 Dynamic Set:
  -Insert(S,x)
  -Delete(S,x)
  -Search(S,x)
  
 Direct Address Tables:
 
 Problem: not applicable to strings or when m is very large(not enough memory)
 
 we use a hash funciton which maps h(x) -->y in (1..m)
 
 Challenge:
 when two keys maps to same y, we reslove using:
  --changing: List for each table slot
  --Open Addressing: Linear Probing
  --Bucket Addressing
 
 B*TREE
 B-TREE
 B+TREE
 
 B TREE or M TREE or Binary TREE
 
 Data Strcuture Tutorial #14 - AVL Tree
 
  ALV TREE should be height balanced tree with BF(Balance Factor) is no more than (-1, 0 1)

  LL LR RR RL rotation will be used to make the AVL tree to be rebanlanced;
 
 Data Structure Tutorial #2 - Sorting Techniques Session #1
 
  Below are the main Sorting techniques
  
   Radix Sort, Merge Sort,
   Bubble Sort  O(n^2)
   i=1,j=n then i=1 ,j=n-1 a[i] cmp a[i+1]
   Insertion Sort
     cmp with ajacent two O(n^2)
   Selection Sort O(N^2)
     a[1] cmp a[2-j] then a[2] cmp a[3-j]
   Quick SOrt
   

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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