Kmp算法

主要思想:当当前某个字符匹配失败时,不是向纯暴力一样,将文本串匹配的起点往右移一格,而是将在模板中当前的匹配点左移到文本串当前点所能匹配到的最大的匹配点处。通过预处理出当文本串在模板某个位置匹配失败时,应跳转到的位置,即nex数组,将时间复杂度降低为O(m+n);

Kmp入门题目:Poj 3461\2752\2406\1961

nex[i]数组代表在模板i处匹配失败,模板中的匹配点应该移动到的位置。

Kmp 模板:

char s[N];
int nex[N];
void GetFail(){
    int len=strlen(s);
    nex[0]=nex[1]=0;
    for(int i=1; i<=len; ++i){
        int j=nex[i];
        while(j&&s[j]!=s[i]){
            j=nex[j];
        }
        nex[i+1]=s[i]==s[j]?j+1:0;
    }
}
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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