hdu 3244(Inviting Friends)

本文介绍了一种结合二分查找与完全背包问题的算法解决方法,通过优化计算过程,有效求解得到特定原料所需最小成本。算法在输入原料数量与需求预算的情况下,实现高效计算。

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

二分人数。

判断的时候是一个完全背包,求出得到每种原料需要的数目的最小的价钱,然后相加,判断此时的钱和m的大小,继续二分。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define inf 0x3f3f3f3f
struct node
{
    int x,y,s[2],p[2];
}a[105];
int dp[8000000];
int n,m;
int pack(int need,int i)
{
	int j,k; 
	int v=need+a[i].s[1];						//将背包的容量扩大

	memset(dp,0x3f,sizeof(int)*(v+1));
	dp[0]=0;
	int ans=inf;
	for(j=0;j<2;j++)
	for(k=a[i].s[j];k<=v;k++)
	{
		dp[k]=min(dp[k],dp[k-a[i].s[j]]+a[i].p[j]);	 
	}
	for(j=need;j<=v;j++)						//在容量扩大之前和之后的区间内找到价钱的最小值
	{
	//	cout<<dp[j]<<endl;
		ans=min(ans,dp[j]);
	}
	return ans;
}  
bool f(int k)
{
    int s=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {

        int need=k*a[i].x-a[i].y;
        if(need<=0) continue;
        s+=pack(need,i);
        if(s>m) return false;
    }
    return true;
}
int main()
{
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
    {
        int mins=0x3f3f3f3f;
        if(!n&&!m) break;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
scanf("%d%d%d%d%d%d",&a[i].x,&a[i].y,&a[i].s[0],&a[i].p[0],&a[i].s[1],&a[i].p[1]);
            if(a[i].p[0]*1.0/a[i].s[0]<=a[i].p[1]*1.0/a[i].s[1])				//确定二分的上限
            {
                int k=(a[i].y+m*1.0/a[i].p[0]*a[i].s[0])/a[i].x+5;
                if(k<mins) mins=k;
            }
            else
            {
                int k=(a[i].y+m*1.0/a[i].p[1]*a[i].s[1])/a[i].x+5;
                if(k<mins) mins=k;
            }
        }
        int r=mins;
        int l=0;
        int mid;
        int ans=0;
        while(l<=r)
        {
            mid=(l+r)/2;
       //     cout<<mid<<' '<<r<<' '<<l<<endl;
            if(f(mid))
            {
                ans=mid;
                l=mid+1;
            }
            else
            {
                r=mid-1;
            }
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
    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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