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本文介绍了一种基于树状数组的数据结构实现,用于处理数组的单点更新及区间Hash值查询问题。通过预处理B的幂次方,有效地解决了题目中提出的Eab赋值与Hab区间查询需求。

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题目

题意:n个数,两种操作,E a b 第a个数等于b,H a b求区间[a,b]的hash值,hash函数为将区间[a,b]转一个B进制的数模mod。

题解:单点更新,区间查询,预处理出来B的幂次方。

代码:

#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define MAXN 100005

int n,m,mod;
long long ba,data[MAXN<<2],po[MAXN];
void insert(int p,int L,int R,int pos,int val)
{
    if (L==R)
    {
        data[p]=val;
        return;
    }
    int mid=(L+R)>>1;
    if (pos<=mid) insert(p<<1,L,mid,pos,val);
    else insert(p<<1|1,mid+1,R,pos,val);
    data[p]=(data[p<<1]*po[R-mid]%mod+data[p<<1|1])%mod;
}
long long cal(int p,int L,int R,int l,int r)
{
    if (L==l&&R==r)
        return data[p];
    int mid=(L+R)>>1;
    if (r<=mid) return cal(p<<1,L,mid,l,r);
    else if (l>mid) return cal(p<<1|1,mid+1,R,l,r);
    else return (cal(p<<1,L,mid,l,mid)*po[r-mid]%mod+cal(p<<1|1,mid+1,R,mid+1,r))%mod;
}
int main()
{
    //freopen("/home/moor/Code/input","r",stdin);
    int l,r;
    char st[5];
    while (scanf("%lld%d%d%d",&ba,&mod,&n,&m)!=-1)
    {
        if (!ba&&!mod) break;
        memset(data,0,sizeof(data));
        po[0]=1;
        for (int i=1;i<=n;i++) po[i]=po[i-1]*ba%mod;
        while (m--)
        {
            scanf("%s%d%d",st,&l,&r);
            if (st[0]=='E')
                insert(1,1,n,l,r%mod);
            else printf("%lld\n",cal(1,1,n,l,r));
        }
        printf("-\n");
    }
    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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