URAL 1741 Communication Fiend

本文介绍了解决URAL1741问题的一种方法,采用动态规划策略来确定软件更新过程中最小流量消耗方案。文中详细解释了状态定义、状态转移等关键步骤,并给出了完整的C++代码实现。

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URAL 1741

思路:

dp

状态:dp[i][1]表示到第i个版本为正版的最少流量花费

          dp[i][0]表示到第i个版本为盗版的最少流量花费

初始状态:dp[1][0]=dp[0][0]=0

目标状态:min(dp[n][0],dp[n][1])

状态转移:见代码,注意如果是cracked版本,如果原来是盗版,转移后还是盗版

代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define ll long long
#define mem(a,b) memset(a,b,sizeof(a))

const int N=1e4+5;
const ll INF=0x3f3f3f3f3f3f3f3f;
ll dp[N][2];
bool vis[N];
int head[N];
struct edge{
    int to,w,f,next;
}edge[N];
int cnt=0;
void add_edge(int u,int v,int w,int f){
    edge[cnt].to=v;
    edge[cnt].w=w;
    edge[cnt].f=f;
    edge[cnt].next=head[u];
    head[u]=cnt++;
}
int main(){
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(0);
    int n,m,x,y,d,t;
    string s;
    cin>>n>>m;
    mem(head,-1);
    for(int i=0;i<m;i++){
        cin>>x>>y>>d>>s;
        if(s[0]=='L')t=1;
        else if(s[0]=='P')t=2;
        else t=3;
        add_edge(x,y,d,t);
    }
    mem(dp,INF);
    dp[1][0]=0;
    dp[1][1]=0;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        for(int j=head[i];~j;j=edge[j].next){
            if(edge[j].f==1){
                dp[edge[j].to][1]=min(dp[edge[j].to][1],dp[i][1]+edge[j].w);
            }
            else if(edge[j].f==2){
                dp[edge[j].to][0]=min(dp[edge[j].to][0],min(dp[i][0],dp[i][1])+edge[j].w);
            }
            else if(edge[j].f==3){
                dp[edge[j].to][0]=min(dp[edge[j].to][0],dp[i][0]+edge[j].w);
                dp[edge[j].to][1]=min(dp[edge[j].to][1],dp[i][1]+edge[j].w);
            }
        }
    }
    ll ans=min(dp[n][1],dp[n][0]);
    if(ans==INF)cout<<"Offline"<<endl;
    else {
        cout<<"Online"<<endl;
        cout<<ans<<endl;
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/widsom/p/8403835.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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