简单选择排序

算法思想:

设所排序序列的记录个数为n。i取1,2,…,n-1,从所有n-i+1个记录(Ri,Ri+1,…,Rn)中找出排序码最小的记录,与第i个记录交换。执行n-1趟 后就完成了记录序列的排序。

#include<stdio.h>

int main()
{
	int a[8] = {69,65,90,37,92,6,28,54};
	int i,j;
	int t,k;

	for(i=0;i<8;i++)
		printf("%4d",a[i]);

	printf("\n");

	for(i=0;i<7;i++)
	{
		//把当前元素保存
		k = i;

		//找剩下的最小元素
		for(j=i+1;j<8;j++)
			if(a[k]>a[j])	//找到比当前元素小的元素,则把小的元素的序号交给k				
				k = j;
		
		//最小元素与a[i]互换
		t = a[i];
		a[i] = a[k];
		a[k] = t;	
	}

	for(i=0;i<8;i++)
		printf("%4d",a[i]);

	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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