【2016-大连赛区网络赛-H】优化(Function,hdu 5875)

本文介绍了一种基于数组的区间运算算法,通过预处理Next数组来快速求解特定区间内的运算结果。该算法首先读取一系列整数,并计算对于每个位置i来说,下一个小于等于A[i]的位置j。之后,根据用户提供的查询区间[l, r],计算从l开始到r结束的区间内特定的运算结果。

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

http://www.cnblogs.com/wt20/p/5861613.html


#include<bits/stdc++.h>
#define maxn 100010
using namespace std;

typedef long long ll;

ll A[maxn];
ll Next[maxn];
ll N;

int main()
{
    ll T;
    scanf("%I64d",&T);
    while(T--)
    {
        scanf("%I64d",&N);
        for(ll i=1;i<=N;i++)
            scanf("%I64d",&A[i]);
        for(ll i=1;i<=N;i++)
        {
            ll j;
            for(j=i+1;j<=N;j++)
                if(A[j]<=A[i])
                    break;
            Next[i]=j;
        }
        ll Q;
        scanf("%I64d",&Q);
        ll l,r;
        while(Q--)
        {
            scanf("%I64d %I64d",&l,&r);
            ll cur=l+1;
            ll ans=A[l];
            while(cur<=r)
            {
                ans%=A[cur];
                cur=Next[cur];
            }
            printf("%I64d\n",ans);
        }
    }
    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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