E. Bus Number cf991

这道题是dfs统计0到9各自能去多少次,再用组合公式计算

和cf1036 C. Classy Numbers有点像

还有一个规律,统计一个不连续的区间里面有多少个数字在区间L,R内,用公式upper_bound(R)-lower_bound(L)这样在区间内没有数字的情况返回0,而其他的公式都会出现一些差错

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
int num[10];
ll tmpnum[10];
ll jc[22];
ll ans=0;
void dfs(int step)
{
    if(step==10)
    {
        ll cnt=0;
        for(int i=0;i<=9;i++)
           cnt+=tmpnum[i];
        ll tmp=jc[cnt];
        for(int i=0;i<=9;i++)
           tmp/=jc[ tmpnum[i] ];
        if(tmpnum[0]==0)
           ans+=tmp;
        else
        {
            ll tmp2=tmpnum[0]*jc[cnt-1];
            //tmpnum[0]--;这里不能随意改变以前结果 
            for(int i=0;i<=9;i++)
               tmp2/=jc[ tmpnum[i] ];
            ans+=(tmp-tmp2);
        }
        return ;
    }
    for(int i=1;i<=num[step];i++)
    {
        tmpnum[step]=i;
        dfs(step+1);
    }
    if(num[step]==0)
      dfs(step+1);
}
int main()
{
    string s;
    cin>>s;
    jc[0]=1;
    for(int i=1;i<=20;i++)
       jc[i]=jc[i-1]*i;
    for(int i=0;s[i];i++)
    {
        num[s[i]-'0']++;
    }
    dfs(0);
    printf("%lld\n",ans);
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/lishengkangshidatiancai/p/10352913.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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