hdu 2255 奔小康赚大钱 二分权值最大匹配

本文介绍了一种使用最小费用最大流算法解决实际问题的方法,并通过实例展示了算法的应用过程。

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#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<queue>
#include<vector>
using namespace std;
const int N=1024;
const int inf=100000000;

int n,m,w[N][N],aug,mat[N],lx[N],ly[N];
int visx[N],visy[N],slack[N];

int dfs(int u)
{
    visx[u]=1;
    for(int v=1;v<=m;v++)
    {
        int t=lx[u]+ly[v]-w[u][v];
        if(t) slack[v]=min(slack[v],t);
        else
        {
            if(!visy[v])
            {
                visy[v]=1;
                if(mat[v]==-1||dfs(mat[v]))
                {
                    mat[v]=u;
                    return 1;
                }
            }
        }
    }
    return 0;
}

int km()
{
    int i,j,ret=0;
    for(i=1;i<=n;i++)
        for(j=1;j<=m;j++)
        lx[i]=max(lx[i],w[i][j]);
    for(int x=1;x<=n;x++)
    {
        for(i=0;i<=m;i++) slack[i]=inf;
        while(1)
        {
            memset(visx,0,sizeof(visx));
            memset(visy,0,sizeof(visy));
            if(dfs(x)) break;
            aug=inf;
            for(i=1;i<=m;i++)
                if(!visy[i]) aug=min(aug,slack[i]);
            for(i=1;i<=n;i++)
                if(visx[i]) lx[i]-=aug;
            for(i=1;i<=m;i++)
                if(visy[i]) ly[i]+=aug;
                else slack[i]-=aug;
        }
    }
    int cnt=0;
    for(i=1;i<=m;i++)
    {
        if(mat[i]==-1||w[mat[i]][i]==-inf) continue;
        cnt++;
        ret+=w[mat[i]][i];
    }
    if(cnt!=n) return -1;
    return ret;
}

void init()
{
    memset(mat,-1,sizeof(mat));
    memset(lx,-0x7f,sizeof(lx));
    memset(ly,0,sizeof(ly));
    memset(w,-0x7f,sizeof(w));
}

int main()
{
    int i,j;
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        init();
        m=n;
        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            for(j=1;j<=n;j++)
            {
                scanf("%d",&w[i][j]);
            }
        }
        printf("%d\n",km());
    }
}
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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