Eqs--POJ 1840

本文介绍了一种利用数论、排序和哈希表解决特定数学问题的方法。通过构建三次幂表并采用三维与二维数据组合的策略来减少计算量,使用哈希表加速查找过程。

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1、题目类型:数论、排序、哈希表。

2、解题思路:(1)将-50...50所有整数的3次幂打表;(2)降低运算数量级,将等式分为两部分,这样就由5维操作转换为3维和2维;(3)对保存的3维数据、2维数据的数组结果进行排序,便于后续的比较;(4)对两个数组进行匹配,寻找等值,其中注意处理相邻多个值相等的情况。

3、注意事项:注意遇到相邻情况相等,需彼此加加;输出应为长整型;此题在寻找相等数值时可用哈希表查找,提高速度。

4、实现方法:

#pragma warning (disable:4786)
#include
<iostream>
#include
<algorithm>
#include
<map>
using namespace std;

int table[120],cnt;
__int64 ax[
10010],bx[1000010];

void SetTable()
{
cnt
=0;
for(int i=-50;i<=50;i++)
if(i!=0)
table[cnt
++]=i*i*i;
}

int main()
{
int a,b,c,d,e;
int i,j,k,l,x,y;
__int64 ans;
SetTable();
while(cin>>a>>b>>c>>d>>e)
{
map
<__int64,int> M;
ans
=0;
x
=0;
for(i=0;i<cnt;i++)
{
for(j=0;j<cnt;j++)
{
ax[x
++]=a*table[i]+b*table[j];
}
}
y
=0;
for(i=0;i<cnt;i++)
{
for(j=0;j<cnt;j++)
{
for(k=0;k<cnt;k++)
{
bx[y
++]=-(c*table[i]+d*table[j]+e*table[k]);
}
}
}
sort(ax,ax
+x);
sort(bx,bx
+y);
i
=0,j=0;
while(i<x && j<y)
{
if(ax[i]==bx[j])
{
k
=1;
while(i+k<x && ax[i+k]==bx[j])
{
k
++;
}
l
=1;
while(j+l<y && ax[i]==bx[j+l])
{
l
++;
}
ans
+=l*k;
i
+=k;
j
+=l;
continue;
}
if(ax[i]<bx[j])
i
++;
else
j
++;
}
printf(
"%I64d\n",ans);
}
return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yongze103/archive/2010/08/20/1804922.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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