1067 Sort with Swap(0, i)

本文介绍了一种使用pos数组改进的排序算法,通过记录每个元素在数组中的原始位置来提高效率,避免了传统排序方法中元素查找导致的时间超支。算法的核心在于使用swap函数交换元素位置,确保0元素不在首位时进行特殊处理,同时跟踪已正确排序的元素数量,直至所有元素归位。

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1.使用pos[]数组的下标表示输入的数,值表示存在的顺序,可以避免交换时的元素查找导致超时。
2.swap(pos[0],pos[pos[0]]);表示交换0所在位置与该位置应该存在的数的位置。
3.当0不是存在第0位时交换,0存在第0位时与k交换,继续循环。
4.使用num表示已经放在最终位置的数的个数,且num<n-1

#include <iostream>
#include <vector> 
#include <algorithm>
using namespace std;

int main(){
	int n,m,num=0,pos[100000];
	cin >> n;
	for(int i=0;i<n;i++){
		scanf("%d",&m);
		pos[m]=i;
		if(m==i)
			num++;
	}
	int k=1,time=0;
	while(num<n-1){
		if(pos[0]==0){
			while(k<n){
				if(pos[k]!=k){
					swap(pos[0],pos[k]);
					time++;
					break;
				}
				k++;
			}
		}else{
			while(pos[0]){
				swap(pos[0],pos[pos[0]]);
				time++;
				num++;
			}
		}
	}
	cout<<time;
	return 0;
}


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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