最甜的苹果

本文介绍了一种高效的数据结构和算法,用于处理区间最大值的查询和更新操作。通过构建线段树,实现了对一系列苹果甜度值的快速查询和修改,适用于需要频繁进行区间查询和更新的场景。

题目

蒜头君有很多苹果,每个苹果都有对应的甜度值。
蒜头君现在想快速知道从第 i 个苹果到第 j 个苹果中,最甜的甜度值是多少。
因为存放时间久了,有的苹果会变甜,有的苹果会因为腐烂而变得不甜,所以蒜头君有时候还需要修改第 i 个苹果的甜度值

分析

把区间和改为区间最大值即可

代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int MAX_N = 200010;
int s[4*MAX_N];
void up(int p)
{
    s[p] =max(s[p*2],s[p*2+1]);
}
void modify(int p,int l,int r,int x,int v)
{
    if(l==r)
    {
        s[p]=v;
        return ;
    }
    int mid=(l+r)/2;
    if(x<=mid)
    {
        modify(p*2,l,mid,x,v);
    }
    else
    {
        modify(p*2+1,mid+1,r,x,v);
	}
    up(p);
}
int query(int p,int l,int r,int x,int y)
{
    if(x<=l&&r<=y)
    {
        return s[p];
    }
    int mid=(l+r)/2,res=0;
    if(x<=mid)
    {
        res=max(res,query(p*2,l,mid,x,y));
    }
    if(y>mid)
    {
        res=max(res,query(p*2+1,mid+1,r,x,y));
    }
    return res;
}
int main() {
	int n,m;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=n;++i)
    {
        int d;
        scanf("%d",&d);
        modify(1,1,n,i,d);
    }
    getchar();
    char op;
    while(m--)
    {
    	cin>>op;
		int i,j;
    	scanf("%d%d",&i,&j);
		if(op=='U')
		modify(1,1,n,i,j);
		else
		printf("%d\n",query(1,1,n,i,j));
    }
    return 0;
}
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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