PostOffice 邮局1160 pku

本文介绍了一个使用动态规划解决邮局选址问题的方法。通过定义状态变量为邮局数P和村庄数V,并利用最优子结构特性,实现了邮局覆盖村庄以最小化总成本的目标。代码实现中详细展示了如何计算不同邮局配置下的成本。

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从题目要求最优解并且是策略性题目首先考虑使用DP,状态变量自然是P和V,表示邮局数和村庄数。D(P,V)表示最优值。然后思考如何转换成最优子问题,单独拿出一个邮局,这个邮局一定管辖了一段连续的村庄,关键是这段村庄在哪个位置,有多少个村庄。所以D(P,V) = max(1<=r<=v-p+1){D(P-1,V-r) + d(v-r+1,v)}

#include<iostream>

#include<memory>

#define Post 31

#define Valley 3001

#define INF 9999999

using namespace std;

int p;

int v;

int value[Post][Valley];

int d[Valley][Valley];

int x[Valley];

int main(){

int i,j,r;

cin>>v>>p;

for(i=1;i<=v;i++) cin>>x[i];

for(i=1;i<=v;i++) d[i][i] = 0;

for(i=1;i<=v;i++)

for(j=i+1;j<=v;j++){

d[i][j] = d[i][j-1] + x[j] - x[(i+j)/2];

}

for(i=1;i<=p;i++)

for(j=1;j<=v;j++)

value[i][j] = INF;

for(i=1;i<=p;i++) value[i][i] = 0;

for(i=1;i<=v;i++) value[1][i] = d[1][i];

for(i=2;i<=p;i++)

for(j=i+1;j<=v;j++)

for(r=1;r<=j-i+1;r++){

if(value[i-1][j-r]+d[j-r+1][j] < value[i][j])

value[i][j] = value[i-1][j-r]+d[j-r+1][j];

}

cout<<value[p][v];

}

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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