树状数组 改点求段

【1】修改操作:将A[x]的值加上val;

【2】求和操作:求此时A[l..r]的和。

操作【1】:updata(x, c);

操作【2】:query(r)-query(l-1)。

#include <iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <stack>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <vector>
#define LL long long
#define MAXN 100000
using namespace std;
int A<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">[MAXN];</span>
int lowbit(int index){
    return index&(-index);
}
//把index后的所有区间加上val
void updata(int index,int val){
    while(index <= n){
        A[index] += val;
        index += lowbit(index);
    }
}
//区间1-index的区间和
int query(int index){
    int ans = 0;
    while(index > 0){
        ans += A[index];
        index -= lowbit(index);
    }
    return ans;
}
int main()
{
    
    return 0;
}


### 编辑和融合 YAML 文件的方法 #### 背景介绍 YAML 是一种人类可读的数据序列化标准,广泛用于配置文件。Python 提供了多种库来处理 YAML 文件,其中最常用的是 `PyYAML` 库[^1]。 #### 使用 PyYAML 处理 YAML 文件 要实现 YAML 文件的编辑和合并操作,可以通过以下方式完成: 1. **安装依赖** 如果尚未安装 `pyyaml`,可以使用 pip 安装: ```bash pip install pyyaml ``` 2. **加载 YAML 文件** 加载 YAML 文件并将其转换为 Python 字典对象。 ```python import yaml with open('file1.yaml', 'r') as file: data1 = yaml.safe_load(file) with open('file2.yaml', 'r') as file: data2 = yaml.safe_load(file) ``` 3. **合并两个字典** 可以通过递归方法将两个字典合并。以下是自定义函数的一个例子: ```python def merge_dicts(dict1, dict2): for key, value in dict2.items(): if isinstance(value, dict) and key in dict1 and isinstance(dict1[key], dict): merge_dicts(dict1[key], value) else: dict1[key] = value return dict1 merged_data = merge_dicts(data1.copy(), data2) ``` 4. **保存到新的 YAML 文件** 将合并后的数据写入一个新的 YAML 文件。 ```python with open('merged_file.yaml', 'w') as file: yaml.dump(merged_data, file, default_flow_style=False) ``` #### 修改特定字 如果需要修改 YAML 文件中的某些字(例如 YOLOv5 或 YOLOv8 的配置),可以直接访问对应的键值对进行更新。例如,在 YOLOv5 配置中调整 C3 层次的数量[^3]: ```python data['backbone'][3]['repeats'] = 1 # 修改第4层的C3重复次数 data['neck'][0]['repeats'] = 2 # 修改第6层的C3重复次数 ``` 随后重新保存该文件即可。 --- ### 实际案例分析 对于 YOLOv8 的配置文件解读[^2],假设有一个基础模型配置文件 `yolov8.yaml` 和扩展功能所需的额外配置文件 `extra_config.yaml`。为了创建最终的训练配置文件,可以按照上述流程执行如下代码: ```python import yaml def load_yaml(filename): with open(filename, 'r') as f: return yaml.safe_load(f) def save_yaml(data, filename): with open(filename, 'w') as f: yaml.dump(data, f, default_flow_style=False) # 加载原始配置和附加配置 base_config = load_yaml('yolov8.yaml') extra_config = load_yaml('extra_config.yaml') # 合并配置 final_config = merge_dicts(base_config, extra_config) # 保存新配置 save_yaml(final_config, 'final_yolov8.yaml') ``` 此过程能够确保所有必要的更改被正确应用至目标文件。 ---
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