算法学习の从入门到放弃笔记之排序算法(一)选择排序算法及测试代码课前准备

本文深入探讨了选择排序算法的基本原理,通过代码实现展示了如何利用模板函数进行泛型编程,适用于不同数据类型如float、string及自定义类型的排序。文章还介绍了如何在.h文件中避免多重引用问题,定义学生结构体并实现自定义比较符,以及如何通过辅助函数生成测试数组,测量排序函数的运行时间和验证排序结果的正确性。

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一、选择排序

 

代码

主函数

改进:

模板函数的应用,使得传入的排序数组任意类型。

加入template行 

float型数组测试

string类型测试

自定义函数类型测试

header函数定义:

解决.h文件的多重引用问题使用前提宏定义

定义student结构体

.cpp文件引入结构体

自定义比较符的定义很强

 

在新建.h文件加入辅助函数

 自动生成测试数组函数

辅助函数中定义打印函数

 测试函数运行时间

判断排序结果是否正确的函数

 

主函数改正

改正版本一

改正版本二

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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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