poj 1694 An Old Stone Game 树形dp

本文介绍了一个使用深度优先搜索(DFS)算法解决特定树形结构问题的方法。通过递归地遍历树的每个节点,并计算从该节点出发的最大路径长度,最终找出整棵树的最大路径长度。

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//poj 1694
//sep9
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int maxN=256;
int n;
int tree[maxN][maxN];
int ans[maxN];
int cmp(int a,int b)
{
	return a>b;
}
int dfs(int u)
{
	int tmp[maxN],t=0;
	if(tree[u][0]==0)
		return ans[u]=1;
	for(int i=1;i<=tree[u][0];++i){
		dfs(tree[u][i]);
		tmp[t++]=ans[tree[u][i]];
	}
	sort(tmp,tmp+t,cmp);
	int maxx=-1;
	for(int i=0;i<t;++i)
		maxx=max(maxx,tmp[i]+i);
	return ans[u]=maxx;	
}

int main()
{
	int cases;
	scanf("%d",&cases);
	while(cases--){
		scanf("%d",&n);
		for(int i=1;i<=n;++i)
			tree[i][0]=0;
		for(int i=0;i<n;++i){
			int u,x;
			scanf("%d%d",&u,&x);
			while(x--){
				int v;
				scanf("%d",&v);
				tree[u][++tree[u][0]]=v;
			}
		}
		printf("%d\n",dfs(1));
	}	
}


内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小实地测试,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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