hihocoder1365 图片排版

本文介绍了一种通过模拟、枚举及动态规划解决图片排列问题的方法。该算法旨在最小化图片排列后的总高度,适用于多种应用场景。

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

思路:

模拟,枚举,dp。

参考了https://github.com/buptlxb/hihoCoder/blob/master/solutions/1365/picture_arrange.cpp

实现:

 1 #include <bits/stdc++.h>
 2 using namespace std;
 3 
 4 int w[100005], h[100005], dp[100005], m, n;
 5 
 6 void arrange(int w, int h, int& rw, int& rh)
 7 {
 8     if (rw >= w) { rw -= w; rh = max(rh, h); }
 9     else { rh = max(rh, (rw * h + w - 1) / w); rw = 0; }
10 }
11 
12 int solve()
13 {
14     for (int i = n - 1; i >= 0; i--)
15     {
16         int rw = m, maxh = 0;
17         int j = i;
18         for ( ; j < n && rw; j++)
19             arrange(w[j], h[j], rw, maxh);
20         dp[i] = dp[j] + maxh;
21     }
22     int minn = dp[1], th = 0, rw = m, rh = 0;
23     for (int i = 0; i < n; i++)
24     {
25         arrange(w[i], h[i], rw, rh);
26         if (!rw) { th += rh; rw = m; rh = 0; }
27         int j = i + 2, tmpw = rw, tmph = rh;
28         for ( ; j < n && tmpw; j++)
29         {
30             arrange(w[j], h[j], tmpw, tmph);
31         }
32         minn = min(minn, th + tmph + (j < n ? dp[j] : 0));
33     }
34     return minn;
35 }
36 
37 int main()
38 {
39     cin >> m >> n;
40     for (int i = 0; i < n; i++)
41     {
42         cin >> w[i] >> h[i];
43     }
44     cout << solve() << endl;
45     return 0;
46 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wangyiming/p/7623645.html

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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