Traveling on the Axis

本文深入探讨了前缀和算法在解决特定问题上的应用,通过分析红绿灯状态变化问题,详细解释了如何利用前缀和计算红绿灯状态变化对路径选择的影响,以及如何通过代码实现这一算法。

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传送门

转自:https://blog.youkuaiyun.com/qq_39826163/article/details/82744035

题意:在[0,n]中每0.5处设置一个红绿灯,0表示红灯,1表示绿灯,如果在4.5处有红灯,要从4到5,就要等1s,给出初始的红绿灯状态,每1s会改变状态,即由红灯变成绿灯,或绿灯变成红灯,然后   \sum_{p=0}^{n-1}\sum_{q=p+1}^{n}t(p,q)   。

没想到啊,前缀和Q_Q。。。

思路:对于第i个红绿灯,f[i]*i*(n-i+1)表示f[i]在所有答案中出现的次数,若s[i-1]=0时,说明初始时需要再等1s,所以之后的答案都需要加上n-i+1,如果f[i]=2,那么以i开始的区间的答案需要减去n-i+1。

代码如下

#include <bits/stdc++.h>
#define ll long long
using namespace std;
char s[100010];
int main()
{
     int t;
     scanf("%d",&t);
     while(t--)
     {
         scanf("%s",s);
         ll f[100010]={0},l=strlen(s);
         ll ans=0;
         f[1]=1;
         for(int i=1;i<l;i++)
           if(s[i]==s[i-1])
             f[i+1]=2;
           else f[i+1]=1;
         for(int i=1;i<=l;i++)
         {
             ans+=f[i]*i*(l-i+1);
             if(s[i-1]=='0')
               ans+=(l-i+1);
             if(f[i]==2)
               ans-=(l-i+1);
         }
         printf("%lld\n",ans);
     }
     return 0;
}

 

### 创建和处理三维干涉图形 在 MATLAB 中创建或处理三维干涉图形涉及到多个方面,包括波形定义、空间分布计算以及可视化展示。以下是具体方法: #### 定义波函数 为了生成三维干涉图案,首先需要定义两个或多于两个的空间波动方程。通常情况下会采用正弦或余弦形式来表示这些波动。 ```matlab [x,y,z] = meshgrid(linspace(-10,10,200)); % Define spatial grid lambda = 5; % Wavelength of the wave k = (2*pi)/lambda; % Wave number omega = k*sqrt(x.^2+y.^2+z.^2); % Angular frequency based on distance from origin wave1 = sin(k*x - omega); % First traveling wave along x-axis wave2 = sin(k*(-x) - omega); % Second traveling wave opposite direction to first one interferencePattern = wave1 + wave2; % Interference pattern as sum of waves ``` 上述代码片段展示了如何建立一对沿相反方向传播的一维平面波并形成它们之间的干涉效果[^2]。 #### 计算干涉强度 一旦有了基本的波函数表达式之后,则可以进一步求解其合成后的总场强分布情况。这一步骤对于理解实际物理现象非常重要。 ```matlab intensity = abs(interferencePattern).^2; figure(); slice(x,y,z,intensity,[],[],[-8:4:8]); shading interp; colorbar; title('Interference Intensity Distribution'); xlabel('X axis'); ylabel('Y axis'); zlabel('Z axis'); axis equal tight; view([37.5 30]); % Set viewing angle for better visualization colormap jet; ``` 此部分通过 `abs()` 函数获取振幅绝对值平方得到光强,并利用切片绘图命令绘制出立体视图中的干涉条纹亮度变化趋势[^4]。 #### 应用傅立叶变换分析频率成分 当研究更复杂的周期结构时,可能还需要借助快速傅里叶变换(FFT)工具来进行频域内的特征提取工作。这样可以帮助识别特定模式背后的主导因素是什么样的振动源造成的。 ```matlab F_interfere = fftshift(fftn(ifftshift(intensity))); magnitude_spectrum = log(abs(F_interfere)+eps); figure(); clf; isosurface(x,y,z,magnitude_spectrum,isosurface_level,'FaceColor','red','EdgeColor','none'); daspect([1 1 1]) camlight; lighting gouraud; alpha(.4) title(['Magnitude Spectrum at Level ',num2str(isosurface_level)]); ``` 这段脚本实现了对之前获得的数据集执行三维 FFT 转换操作,从而揭示隐藏在其内部的不同尺度上的结构性信息[^3]。
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