ACdream - 1157 Segments

线段树与分治算法
本文介绍了一种结合线段树与分治思想解决区间查询问题的方法。具体实现上,利用时间戳作为首要分治条件,并通过左区间更新右区间的方式进行优化。适用于大量线段插入、删除及区间覆盖查询等问题。

题目:

由3钟类型操作:
1)D L R(1 <= L <= R <= 1000000000) 增加一条线段[L,R]
2)C i (1-base) 删除第i条增加的线段,保证每条插入线段最多插入一次,且这次删除操作一定合法
3) Q L R(1 <= L <= R <= 1000000000) 查询目前存在的线段中有多少条线段完全包含[L,R]这个线段,线段X被线段Y完全包含即LY <= LX<= RX <= RY)
给出N,接下来N行,每行是3种类型之一

思路:时间为第一位分治,然后用左区间去更新右区间

代码:

#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000")
#include<iostream>
#include<algorithm>
#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 PI acos(-1.0)
#define LL long long
#define ULL unsigned long long
#define INF 0x3f3f3f3f3f3f3f3f
#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=100050;
struct Node{
    int type,x,y,id;
}q[maxn];
struct BIT{
    int n,b[2*maxn];
    void init(int _n){
        n=_n;
    }
    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],vis[maxn];
int x[2*maxn],siz;
bool cmp1(const Node &a,const Node &b){
    return a.id<b.id;
}
bool cmp2(const Node &a,const Node &b){
    if(a.x!=b.x) return a.x<b.x;
    if(a.y!=b.y) a.y>b.y;
    return a.id<b.id;
}
void cdq(int L,int R){
    if(L>=R) return;
    int mid=(L+R)>>1;
    cdq(L,mid);
    cdq(mid+1,R);
    sort(q+L,q+R+1,cmp2);
    for(int i=L;i<=R;i++){
        if(q[i].id<=mid){
            if(q[i].type==1) bit.add(q[i].y,1);
            else if(q[i].type==2) bit.add(q[i].y,-1);
        }
        else{
            if(q[i].type==3)
                ans[q[i].id]+=bit.sum(siz)-bit.sum(q[i].y-1);
        }
    }
    for(int i=L;i<=R;i++){
        if(q[i].id<=mid){
            if(q[i].type==1) bit.add(q[i].y,-1);
            else if(q[i].type==2) bit.add(q[i].y,1);
        }
    }

}
int L[maxn],R[maxn],tot;
int main(){

//    freopen("D:\\input.txt","r",stdin);
//    freopen("D:\\output.txt","w",stdout);
    int n,pos;
    char str[10];
    while(~scanf("%d",&n)){
        tot=siz=0;
        mm(vis,0);
        mm(ans,0);
        for(int i=1;i<=n;i++){
            scanf("%s",str);
            if(str[0]=='D'){
                tot++;
                scanf("%d%d",&L[tot],&R[tot]);
                x[++siz]=L[tot];
                x[++siz]=R[tot];
                q[i].type=1;
                q[i].x=L[tot];
                q[i].y=R[tot];
                q[i].id=i;
            }
            else if(str[0]=='C'){
                scanf("%d",&pos);
                q[i].type=2;
                q[i].x=L[pos];
                q[i].y=R[pos];
                q[i].id=i;
            }
            else{
                vis[i]=1;
                scanf("%d%d",&q[i].x,&q[i].y);
                q[i].type=3;
                q[i].id=i;
                x[++siz]=q[i].x;
                x[++siz]=q[i].y;
            }
        }
        sort(x+1,x+siz+1);
        siz=unique(x+1,x+siz+1)-x-1;
        for(int i=1;i<=n;i++){
            q[i].x=lower_bound(x+1,x+siz+1,q[i].x)-x;
            q[i].y=lower_bound(x+1,x+siz+1,q[i].y)-x;
        }
        bit.init(siz);
        cdq(1,n);
        for(int i=1;i<=n;i++)
            if(vis[i])
                printf("%d\n",ans[i]);
    }
    return 0;
}


<think>嗯,用户询问的是IT领域的"usersegments"概念或工具。这似乎是个结合数据库和用户行为分析的术语,需要从多个引用中提取线索。引用[2]出现了"v$im_segments"这个Oracle数据库视图,里面的字段显示这是内存管理相关的技术。而引用[3]提到GLM-4模型能自动选择工具完成任务,这暗示用户分群可能用于个性化服务。看来需要分两层解释:首先是技术层面的数据库内存段管理(对应引用2),然后是应用层面的用户群体划分(引用3的逻辑延伸)。用户身份可能是DBA或产品经理,但提问比较模糊。考虑到站内引用里有具体数据库语法,技术解释应该更深入些。引用[1]和[4]暂时用不上,前者关于语义理解,后者是环境配置说明。准备用表格区分两种"user-segments"含义,DBA更关注字段说明,产品人员可能想要场景案例。需要强调视图名称是Oracle特有的,避免用户误以为是通用术语。</think> 在IT领域,“user-segments”通常涉及两种核心概念,具体含义需结合上下文区分: --- ### 一、**技术视角:数据库/存储中的内存段管理** 引用中提到的 `v$im_segments`(Oracle数据库视图)直接关联此场景: ```sql SQL> select segment_name,bytes,inmemory_size,INMEMORY_PRIORITY,INMEMORY_COMPRESSION from v$im_segments; -- 引用[2] ``` - **核心概念** `USER-SEGMENTS` 指数据库中被用户对象(如表、索引)占用的存储段,由Oracle自动管理,其物理存储在表空间中。 - **关键字段** | **字段名** | **作用** | |---|---| | `SEGMENT_NAME` | 对象名称(如表名) | | `BYTES` | 磁盘存储大小 | | `INMEMORY_SIZE` | 内存中压缩后的大小 | | `INMEMORY_PRIORITY` | 内存加载优先级 | - **典型场景** DBA通过监控这些段优化内存分配(如启用Oracle In-Memory特性加速查询)[^2]。 --- ### 二、**业务视角:用户群体细分(User Segmentation)** 引用[3]中GLM-4工具的意图理解能力支撑此场景: > “GLM-4 All Tools... 自主选择最合适的工具完成任务... 理解用户意图” [^3] - **定义**:根据用户行为(如点击流、购买记录)、属性(如地域、设备)划分目标群体。 - **技术实现**: - **数据层**:日志分析(Kafka + Flink) + 用户画像存储(HBase/ClickHouse) - **算法层**:聚类(K-means)、分类(RF/XGBoost) - **应用案例**: ```python # 简化的用户分群代码示例 from sklearn.cluster import KMeans user_features = load_user_data() # 加载用户特征矩阵 clusters = KMeans(n_clusters=5).fit_predict(user_features) # 划分5个用户群体 ``` --- ### 用户建议实践路径 | **角色** | **关注点** | **工具/方法** | |---|---|---| | 数据库管理员 | 监控内存段效率 | Oracle `V$IM_SEGMENTS`视图、AWR报告 | | 产品经理 | 精准用户运营 | Mixpanel/Google Analytics用户分群功能 | | 算法工程师 | 动态分群模型 | PySpark MLlib + 实时特征工程 | > 💡 **扩展思考**:结合引用[3]的意图识别能力,AI驱动型用户分群(如GLM-4)可实时生成动态分群策略,替代传统静态规则[^3]。 --- ###
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