3Sum Closest

class Solution {
public:
	int threeSumClosest(vector<int>& nums, int target) {
		int result = nums[0] + nums[1] + nums[2];
		int gap = abs(result - target);
		//if(nums.size()<3) return result;
		sort(nums.begin(), nums.end());
		//vector<int> tmp;
		for (int i = 0; i<nums.size() - 2; i++){

			twoSumClosest(nums, i + 1, target - nums[i], result, gap);

		}
		return result;
	}

	void twoSumClosest(vector<int>& nums, int start, int target, int& result, int& gap){
		//vector<int> result;
		int left = start, right = nums.size() - 1;
		while (left<right){
			if (abs(nums[left] + nums[right] - target)<gap){
				gap = abs(nums[left] + nums[right] - target);
				result = nums[left] + nums[right] + nums[start - 1];
			}
			if (nums[left] + nums[right]<target){
				left++;
			}
			else if (nums[left] + nums[right]>target){
				right--;
			}
			else{
				gap = 0;
				result = nums[left] + nums[right] + nums[start - 1];
				break;
			}
		}

	}
};

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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