hdu 2614 Beat

本文提供了一道HDU ACM竞赛题2614的解答思路及C++实现代码。该题利用深度优先搜索(DFS)算法进行求解,旨在寻找最优路径并输出最大值。

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

题目连接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2614

本题比较水,dfs进行搜索

#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;


int n;
int T[15][15];
int v[15];
int NUM=0;


void dfs(int i,int t,int num){
		//i表示当前搜到第i行,t表示上次的T值
	if(NUM==n)  return ; //最大值为n
	if(num>NUM)  NUM=num;
	for(int k=0;k<n;k++){

		if(v[k]==1) continue;
		if(T[i][k]>=t) {
			v[k]=1;
			dfs(k,T[i][k],num+1);
			v[k]=0;
		}
	}

	return ;

}

int main(){

	while(cin>>n){
		for(int i=0;i<n;i++)
			for(int j=0;j<n;j++)
				cin>>T[i][j];
		memset(v,0,sizeof(v));
		v[0]=1;
		NUM=1;
		dfs(0,0,1);
		cout<<NUM<<endl;
	}

	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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