冒泡排序

本文深入探讨了冒泡排序算法的工作原理,并通过伪代码展示了算法的实现过程。同时,介绍了C语言版本的实现细节,以及算法的时间复杂度为O(N^2)。

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

pseudo-code:

BUBBLE_SORT(A)
1    for i = 1 to A.length - 1
2        for j = A.length downto i + 1
3            if A[j] < A[j - 1]
4            exchange A[j - 1] with A[j]


C语言实现:
void Bubble_Sort ( int A [], int length )
{
       int i , j ;

       for ( i = 0; i < length - 1; i++)
             for ( j = length - 1;  j > i; j--)
                   if ( A [j] < A[j - 1])
                         swap (&A [j - 1], & A [j]);
}


算法时间复杂度:O( N^2)


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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