139. Word Break

本文介绍了一种使用动态规划解决单词拆分问题的算法。该算法通过布尔数组记录字符串中每个位置是否能由字典中的单词组成,从而判断整个字符串是否可以被拆分成字典中的单词组合。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

public class Solution {
    boolean find = false;
    public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) {
       boolean[] f = new boolean[s.length()+1];
       f[0] = true;
       for(int i = 1; i <= s.length(); i++) {
           for(int j = 0; j < i; j++) {
               if(f[j] && wordDict.contains(s.substring(j,i))) {
                   f[i] = true;
                   break;
               }
           }
       }

       return f[s.length()];
    }


}
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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