LeetCode之Scramble String

/*动态规划法。
设状态为 f[n][i][j],表示长度为 n,起点
为 s1[i] 和起点为 s2[j] 两个字符串是否互为 scramble,则状态转移方程为
f[n][i][j]} = (f[k][i][j] && f[n-k][i+k][j+k])
|| (f[k][i][j+n-k] && f[n-k][i+k][j])。
参考自:https://github.com/soulmachine/leetcode*/
class Solution {
public:
    bool isScramble(string s1, string s2) {
        if(s1.size() != s2.size()) return false;
        bool dp[s1.size()+1][s1.size()][s2.size()];
        memset(dp, 0, sizeof(dp));
        for(int i = 0; i < s1.size(); ++i){
            for(int j = 0; j < s2.size(); ++j)
            dp[1][i][j] = (s1[i] == s2[j]);
        }
        
        for(int n = 1; n < s1.size() + 1; ++n){
            for(int i = 0; i < s1.size(); ++i){
                for(int j = 0; j < s2.size(); ++j){
                    for(int k = 1; k < n; ++k){
                        if((dp[k][i][j] && dp[n-k][i+k][j+k]) ||
                        dp[k][i][j+n-k] && dp[n-k][i+k][j]){
                            dp[n][i][j] = true;
                            break;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return dp[s1.size()][0][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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