HDU - 5618 Jam's problem again

本文介绍了一种解决三维空间中点集查询问题的算法。该算法首先按x坐标对点进行排序,接着采用分治策略进一步按y坐标排序,并通过预处理确保不会遗漏相等坐标点的影响。使用线段树实现区间查询,最终统计每个点左侧符合特定条件的点的数量。

题目:给你n个点(x,y,z),让你输出对于每个点(xi,yi,zi)满足xj<=xi&&yj<=yi&&zj<=zi的点的数目

思路:先按照x排序,然后做分治的时候针对y排序,这样会漏掉相等的点对其左边的点的影响,做一下预处理即可

代码:

#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000")
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<ctime>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<string>
#include<vector>
#include<map>
#include<set>
#include<queue>
#include<stack>
#include<list>
#include<numeric>
using namespace std;
#define LL long long
#define ULL unsigned long long
#define INF 0x3f3f3f3f
#define mm(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
#define PP puts("*********************");
template<class T> T f_abs(T a){ return a > 0 ? a : -a; }
template<class T> T gcd(T a, T b){ return b ? gcd(b, a%b) : a; }
template<class T> T lcm(T a,T b){return a/gcd(a,b)*b;}
// 0x3f3f3f3f3f3f3f3f
//0x3f3f3f3f

const int maxn=1e5+50;
struct Node{
    int x,y,z,id;
}q[maxn],tmp[maxn];
bool cmp1(Node a,Node b){
    if(a.x!=b.x) return a.x<b.x;
    if(a.y!=b.y) return a.y<b.y;
    return a.z<b.z;
}
bool cmp2(Node a,Node b){
    if(a.y!=b.y)
        return a.y<b.y;
    return a.id<b.id;
}
struct BIT{
    int n,b[maxn];
    void init(int _n){
        n=_n;
        mm(b,0);
    }
    void add(int i,int val){
        for(;i<=n;i+=i&(-i))
            b[i]+=val;
    }
    int sum(int i){
        int ret=0;
        for(;i>0;i-=i&(-i))
            ret+=b[i];
        return ret;
    }
}bit;
int ans[maxn];
int n;
void cdq(int L,int R){
    if(L>=R) return;
    int sz=0,mid=(L+R)>>1;
    for(int i=L;i<=mid;i++){
        tmp[sz]=q[i];
        tmp[sz++].id=0;
    }
    for(int i=mid+1;i<=R;i++)
        tmp[sz++]=q[i];
    sort(tmp,tmp+sz,cmp2);
    for(int i=0;i<sz;i++){
        if(tmp[i].id==0) bit.add(tmp[i].z,1);
        else ans[tmp[i].id]+=bit.sum(tmp[i].z);
    }
    for(int i=0;i<sz;i++)
        if(tmp[i].id==0)
            bit.add(tmp[i].z,-1);
    cdq(L,mid);
    cdq(mid+1,R);
}
int main(){

//    freopen("D:\\input.txt","r",stdin);
//    freopen("D:\\output.txt","w",stdout);
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--){
        scanf("%d",&n);
        mm(ans,0);
        int mx=1;
        for(int i=1;i<=n;i++){
            scanf("%d%d%d",&q[i].x,&q[i].y,&q[i].z);
            q[i].id=i;
            mx=max(mx,q[i].z);
        }
        bit.init(mx);
        sort(q+1,q+n+1,cmp1);
        int cnt=0;
        for(int i=n-1;i>=1;i--){
            if(q[i].x==q[i+1].x&&q[i].y==q[i+1].y&&q[i].z==q[i+1].z)
                cnt++;
            else
                cnt=0;
            ans[q[i].id]+=cnt;
        }
        cdq(1,n);
        for(int i=1;i<=n;i++)
            printf("%d\n",ans[i]);
    }
    return 0;
}


MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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