#19311. 绿叶工厂的产量

绿叶工厂的产量

GESP 4级(约等于 CSP-J 普及组 T1/T2 难度)主要考察基础循环、多重条件分支判断、简单数学累加以及数据的读入处理

这次我们选取高中生物必修一《分子与细胞》中关于 光合作用(Photosynthesis)气孔调节(Stomatal Regulation) 的知识作为背景。


题目:绿叶工厂的产量 (Production of the Green Leaf Factory)

【背景知识讲解】

在高中生物必修一中,我们学习了植物的“光合作用”。叶绿体就像是一个“绿色工厂”,能将光能转化为化学能。

这个工厂的运作需要原料:二氧化碳(CO2CO_2)。 CO2CO_2 是通过叶片表面的 气孔(Stomata) 进入叶片内部的。气孔由两个保卫细胞围成,它们的张开和闭合受环境因素影响:

  1. 光照:光照充足时,气孔通常张开,以便吸收 CO2CO_2 进行光合作用。
  2. 水分:土壤水分充足时,气孔张开;若缺水(干旱),植物为了防止水分过度蒸发,会关闭气孔。
  3. 温度:适宜温度下气孔开放;如果温度过高(如正午烈日),为了防止蒸腾作用过强导致脱水,气孔也会关闭(这就叫“光合午休”现象)。

只有当气孔张开时,光合作用才能顺利进行。此时,光合作用的产出量主要取决于光照强度。

【题目描述】

你正在开发一个现代农业温室监控系统。系统每分钟会记录一次环境数据。 共有 NN 个时间段的监测数据。对于每个时间段,我们记录了三个指标:

  1. 光照强度 (LL)
  2. 土壤湿度 (WW)
  3. 环境温度 (TT)

植物学家设定了气孔张开的阈值条件,只有当以下 3 个条件同时满足 时,气孔才会张开,植物才能积累有机物:

  1. 光照强度必须 大于等于 开启阈值 LminL_{min}
  2. 土壤湿度必须 大于等于 开启阈值 WminW_{min}
  3. 环境温度必须 小于等于 安全阈值 TmaxT_{max}

产量计算规则

  • 如果当前时间段气孔张开,则该分钟积累的有机物产量等于当前的光照强度 LL
  • 如果当前时间段气孔关闭,则该分钟无法进行光合作用,产量为 00

请根据给出的阈值和 NN 个时间段的环境数据,计算这 NN 分钟内植物积累的总产量

【输入格式】

第一行包含四个整数 N,Lmin,Wmin,TmaxN, L_{min}, W_{min}, T_{max},分别表示记录的时间段数量、光照阈值、湿度阈值和温度上限阈值。 接下来 NN 行,每行包含三个整数 Li,Wi,TiL_i, W_i, T_i,表示第 ii 分钟的光照强度、土壤湿度和环境温度。

【输出格式】

输出一个整数,表示总产量。

【样例数据】

输入:

5 100 50 35
120 60 25
80 60 25
200 40 30
150 55 40
130 50 30

输出:

250

样例解释: 阈值条件:L100L \ge 100W50W \ge 50T35T \le 35

  1. 120 60 25120100120 \ge 100 (OK), 605060 \ge 50 (OK), 253525 \le 35 (OK)。张开,产量 = 120。
  2. 80 60 25:光照 80<10080 < 100,不满足。关闭,产量 = 0。
  3. 200 40 30:湿度 40<5040 < 50,不满足。关闭,产量 = 0。
  4. 150 55 40:温度 40>3540 > 35,不满足(太热了)。关闭,产量 = 0。
  5. 130 50 30130100130 \ge 100 (OK), 505050 \ge 50 (OK), 303530 \le 35 (OK)。张开,产量 = 130。

总产量 = 120+0+0+0+130=250120 + 0 + 0 + 0 + 130 = 250

【数据范围】

  • 对于 100% 的数据:1N1,0001 \le N \le 1,000
  • 各项指标 L,W,TL, W, T 及对应阈值均为非负整数,范围在 [0,1000][0, 1000] 之间。
  • 保证总产量结果在 C++ int 类型范围内。

一、 思路提示

  1. 逻辑判断 (Logic Gate)
    • 这是一道典型的“多条件过滤”题。
    • 我们需要对每一个时间点 ii,判断三个不等式是否同时成立。
    • 在 C++ 中,逻辑“与”使用 && 符号。
  2. 循环与累加
    • 设立一个变量 total_production 初始化为 0。
    • 使用 for 循环读入 NN 行数据。
    • 每读入一行,就用 if 判断。如果符合,就 total_production += L;
  3. 注意不等号方向
    • 光照和湿度是“至少”(\ge)。
    • 温度是“至多”(\le)。
    • 不要写反了。

二、 预备知识点总结

  1. 输入输出cin / cout 的使用。
  2. 逻辑运算符&& (AND) 的使用。
  3. 比较运算符>=, <=, > 等的使用。
  4. 变量累加sum += value

三、 启发式教学:草稿纸上的推理过程

教练:“我们把自己当成植物的‘门卫’,手里拿着三张通行证标准。” 标准:光 100\ge 100, 水 50\ge 50, 温 35\le 35

教练:“现在第 1 分钟的数据来了:光120,水60,温25。”

  • “光够吗?” -> “120 > 100,够亮!”
  • “水够吗?” -> “60 > 50,不渴!”
  • “太热吗?” -> “25 < 35,凉快!”
  • 结论:“三个都通过,开门!这一分钟赚了 120 块钱(能量)。”

教练:“第 2 分钟的数据:光80,水60,温25。”

  • “光够吗?” -> “80 < 100,太暗了。”
  • 结论:“哪怕水和温度都好,光不够也不能工作。关门!这一分钟赚 0 块。”

教练:“以此类推,最后把赚的钱加起来就是答案。”


四、 读题关键词总结

  1. “同时满足” \rightarrow 必须使用逻辑与 &&,不能是“或”。
  2. “大于等于” / “小于等于” \rightarrow 包含边界值,写代码时要带上 =
  3. “累加” \rightarrow 需要一个计数器变量。

这道题目虽然逻辑简单,但非常贴合 GESP 4 级的考点(多条件逻辑),同时通过光合作用与气孔的背景,让学生直观地理解了“限制因子”这一生物学概念。希望你喜欢!

背景知识

讲解什么是限制因子

你好!很高兴为你讲解 “限制因子”(Limiting Factor)这个生物学核心概念。

这是一个在高中生物必修一(光合作用、酶)、必修二(种群数量变化)以及必修三(生态系统)中反复出现的关键概念。理解它对于解决生物图表题和逻辑推理题至关重要。


1. 什么是“限制因子”?

定义: 在所有影响生物生命活动(如生长、代谢、种群数量)的环境因素中,那个数量最少(或最不足)的因素,被称为限制因子。它对生物的生命活动起到了“短板”般的限制作用。

经典比喻:木桶效应(Liebig's Law of the Minimum) 想象一个由长短不一的木板围成的木桶。

  • 木桶能装多少水(代表生命活动的强度,如光合作用速率),并不取决于最长的那块木板。
  • 而是取决于最短的那块木板
  • 这块“最短的木板”,就是限制因子

即使其他条件(光照、温度)再好,如果缺水(最短的板),植物也长不好。此时,水就是限制因子。


2. 最经典的场景:光合作用中的限制因子

这是高中生物考试中出现频率最高的场景。通常以曲线图的形式考察。

场景描述

光合作用需要:光照强度、CO₂浓度、温度、水、矿质元素等。

曲线图解析(重点)

假设横坐标是光照强度,纵坐标是光合作用速率

  1. 上升阶段(斜率部分)

    • 现象:随着光照增强,光合速率直线上升。
    • 结论:此时的限制因子是横坐标(光照强度)
    • 逻辑:给我更多的光,我就能干更多的活,说明我现在缺的就是光。
  2. 饱和阶段(平台期)

    • 现象:光照继续增强,但光合速率不再增加,走成了一条水平线。
    • 结论:此时的限制因子不再是光照,而是其他因素(如 CO₂浓度 或 温度)。
    • 逻辑:光已经够多了,机器(叶绿体)已经满负荷运转了,或者原料(CO₂)供不应求了。光照不再是短板,短板变成了别的东西。

实际应用题思路

  • :在平台期,想进一步提高作物产量,该怎么办?
  • :既然光照已经不是限制因子了,增加光照没用。需要施肥(增加矿质元素)、通风(增加CO₂浓度)或调温

3. 生态学中的限制因子

在种群生态学中,限制因子决定了种群数量的上限(K值 / 环境容纳量)。

  • 非密度制约因子:如气候(严寒、干旱)、天灾。不管种群密度多大,冬天来了,苍蝇都会死掉。
  • 密度制约因子:如食物空间传染病。种群越拥挤,食物越不够吃,食物就成了限制种群增长的因子。

4. 结合之前的 OI 题目理解

回顾刚才那道 《绿叶工厂的产量》 题目:

条件:光照 Lmin\ge L_{min} 湿度 Wmin\ge W_{min} 温度 Tmax\le T_{max}

这道题其实是限制因子理论的极端简化版(逻辑门版):

  • 在生物学真实情况中,如果水分不足,光合作用会减弱(曲线下降)。
  • 在编程题的简化逻辑中,只要有一个因子不达标(成为限制因子),整个过程直接归零(Stop)。

“限制因子”思维在编程中的体现: 在 if 语句中,只要有一个条件是 false,整个 && 表达式的结果就是 false。那个导致 false 的条件,在逻辑上就相当于生物学里的“限制因子”。

总结

  • 核心口诀一荣未必荣,一损必定损
  • 判断方法:增加某个因素,如果反应速率随之增加,它就是当前的限制因子;如果反应速率不变,说明它已经“饱和”了,限制因子是别的东西。

希望这个讲解能帮你彻底搞懂“限制因子”!