长方形筛孔的振动筛的振动方向与筛孔长度方向如何配置（顺向还是横向)?为什么?

一般情况下，长方形筛孔的振动筛的振动方向应该是横向的。原因如下：

首先，横向振动方向可以增加筛网的振动次数，提高筛分效率。因为在筛分过程中，物料会沿着筛孔的长度方向运动，如果振动方向与长度方向相同，物料的运动速度会受到一定的限制，影响筛分效率。

其次，横向振动方向可以减少振动筛的结构尺寸，节省空间。因为在振动筛的设计中，振动方向与结构尺寸有一定的关系，如果振动方向与筛孔长度方向相同，就需要设计比较长的结构，而横向振动方向则可以减小结构的长度，减少占地面积。

因此，一般情况下，长方形筛孔的振动筛的振动方向应该是横向的。

相关问题

. 双向链表中插入结点并输出 【问题描述】 仿照有头结点单链表的存储和基本操作，设计双向链表-非循环链表（初始化、插入、输出）。 对带头结点的双向链表，实现数据插入。 【输入形式】 第一行输入一个N（N大于等于1，小于1000）； 第二行输入N个整数，以空格作为分隔，创建长度为N的双向链表，为双向输出方便，需保留头尾指针； 第三行输入pos和e，以空格分隔，分别表示插入位置和插入元素的值。 【输出形式】 若插入位置合法，插入成功，则输出： 第一行从头开始顺向输出双向链表中元素，用空格分隔； 第二行从尾结点开始逆向输出双向链表中元素，用空格分隔。 若插入位置不合法，例如插入位置<1或超出链表范围，则输出error。

【样例输入】
5
1 2 3 4 5
3 6
【样例输出】
1 2 6 3 4 5
5 4 3 6 2 1

【样例输入】
5
1 2 3 4 5
0 6
【样例输出】
error

【样例输入】
5
1 2 3 4 5
6 6
【样例输出】
error

【样例输入】
1
1
1 2
【样例输出】
1 2
2 1

【样例输入】
1
1
0 2
【样例输出】
error

【样例输入】
1
1
2 2
【样例输出】
error

【解题思路】
题目要求我们实现带头结点的双向链表，因此我们需要在链表头部加入空节点，方便对链表进行操作。

在插入元素时，需要先判断插入位置是否合法，位置不合法则输出error，否则，我们需要遍历链表找到要插入位置的前一个节点，然后进行插入操作。

在输出时，需要分别从头开始顺向输出，和从尾开始逆向输出。这个过程中，需要注意控制输出格式，每个元素之间需要用空格分隔开。

【注意点】
1、插入位置合法的范围是[1,链表长度+1]，因为可以在链表末尾插入元素。
2、插入元素时需要注意对前后节点的连接操作，以及更新链表长度。
3、输出时需要注意控制输出格式，每个元素之间需要用空格分隔开。

【算法描述】
1、定义双向链表节点结构体，包含前驱指针pre、后继指针next和节点数据data。
2、定义双向链表结构体，包含头结点指针head、尾结点指针tail和链表长度len。
3、实现双向链表的初始化操作，即创建头结点。
4、实现双向链表的插入操作，需要先判断插入位置是否合法，然后遍历链表找到要插入位置的前一个节点，然后进行插入操作。
5、实现双向链表的顺向输出操作，从头开始遍历链表，输出每个节点的data。
6、实现双向链表的逆向输出操作，从尾开始遍历链表，输出每个节点的data。
7、在主函数中读入数据，调用双向链表的初始化操作和插入操作，然后输出链表。
8、完成。

【算法分析】
本题的时间复杂度为O(n)，主要是在插入操作和顺向输出、逆向输出操作中耗时最多，其中插入操作需要遍历链表，时间复杂度为O(n)，顺向输出和逆向输出操作分别需要遍历链表，时间复杂度也为O(n)。因此总的时间复杂度为O(n)。

【注意事项】
在进行双向链表的插入操作时，需要注意对前后节点的连接操作，以及更新链表长度。同时，在遍历链表时需要注意判断节点是否为空，防止出现空指针异常。

动态规划算法的背包问题的伪代码

以下是动态规划算法的背包问题的伪代码：

1. 0/1背包问题思路一伪代码
dp[0,...,W] = 0 // 初始化
for i = 1,...,N
for j = W,...,w[i] // 必须逆向枚举!!!
dp[j] = max(dp[j], dp[j-w[i]]+v[i]) // 不装或装入背包，择优
return dp[W]

2. 完全背包问题思路一伪代码
dp[0,...,W] = 0 // 初始化
for i = 1,...,N
for j = w[i],...,W // 必须顺向枚举!!!
dp[j] = max(dp[j], dp[j-w[i]]+v[i]) // 不装或装入背包，择优
return dp[W]

3. 完全背包问题思路二伪代码(空间优化版)
dp[0,...,W] = 0 // 初始化
for i = 1,...,N
for j = W,...,w[i] // 必须逆向枚举!!!
for k = [0, 1,..., min(n[i], j/w[i])]
dp[j] = max(dp[j], dp[j-k*w[i]]+k*v[i])

其中，0/1背包问题指的是每个物品只能选择装或不装的情况；完全背包问题指的是每个物品可以选择装入多次的情况。