5天noip训练心得

day1

100+95+0=195
T1
二分答案,并查集,很像noip2017 day2 T1
T2
缩环,然后数据结构维护求答案,貌似也是原题
T3
树形dp,比赛上没有做出来,

day2

90+70++60=220
T1
dp随便维护一下,比赛上没看清题意,没有注意到-1的情况
T2
树链剖分,我打错一些细节,只有70分
T3
正解圆方树,要缩点双。
我一开始以为可以缩边双+树链剖分,结果水了60分

day3

30+10+10=50
T1
坑,被水淹没,不知所措。
亦或就相当于于交换,连边缩联通块,我随便试了一下数据,以为只有一个联通块。
心态崩了
T2
dp换根,
脑残,一下子把平方的期望当成期望的平方
T3
博弈,找规律

day4

80+70+0=150
T1
将差为k减去差为k-1的联通块,
被k=0的情况坑了20
T2
set启发式合并,
set姿势不佳,TLE成70了
T3
毒瘤题,
树链剖分+ac自动机

day5

100+65+0=165
T1
发现其实只用保留树边,贪心
T2
矩阵乘法优化dp转移,比赛上打了个n^4logn的一不小心水了65
T3
倍增,在lca上处理一下

转载于:https://www.cnblogs.com/chen1352/p/9827077.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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