关于splay

最新推荐文章于 2018-10-03 15:34:42 发布
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先留个坑，关于一些 splay 的论文与题目

[HNOI2002]营业额统计

[NOI2004]郁闷的出纳员

[HNOI2004]宠物收养所
POJ3468

hdu 1890

hdu 3487

hdu 3436

spoj 4487

 NOI2005 维修数列

ALXPCUN
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【笔记】Splay 详细解读
星河依旧长明的博客
09-27 1448
Splay 是一种平衡树，并且是一棵二叉搜索树（BST）。它满足对于任意节点，都有左子树上任意点的值 < 当前节点的值 < 右子树上任意点的值。优点：支持多种操作。缺点：常数较大。单次操作均摊复杂度Olog⁡nO(\log n)Ologn。(注：关于 Splay 单次操作均摊复杂度的证明见OI-WikiSplay 基于旋转操作维护树的平衡。旋转分为左旋 (zag) 和右旋 (zig)。旋转，即在保证平衡树中序遍历不变的前提下，改变整个树的深度。
Splay 入门题
ooon
08-26 802
H - 营业额统计解题方法： 每次找 min（大于a的最小值， 小于a 的最大值） 代码：#include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<math.h> using namespace std; const int maxn=500010; const int inf=0x3f3f3f3f;struct SplayTre
郁闷的出纳员 （splay的区间标记模板，删除区间，add标记，类似线段树）
黑码
04-19 597
往事不堪回首。。这个题目花了2天时间才A了。思路照搬SnowyJone大牛：http://www.cnblogs.com/w007878/p/3453023.html Orz。。此处可找到数据：http://tieba.baidu.com/p/1217076472真是虐心的两天，整个人都瘦了。。当然也算值了，为的就是splay的模板大计！操作中较为难办的就是相同数和删除区间。相同数解决方法：保证每
HDU 1166 敌兵布阵 伸展树splay简单练手题
弱智就要多努力
10-23 767
题目：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1166题意：C国的死对头A国这段时间正在进行军事演习，所以C国间谍头子Derek和他手下Tidy又开始忙乎了。A国在海岸线沿直线布置了N个工兵营地,Derek和Tidy的任务就是要监视这些工兵营地的活动情况。由于采取了某种先进的监测手段，所以每个工兵营地的人数C国都掌握的一清二楚,每个工兵营地的人数都有可能发
Splay操作总结
_zidaoziyan的博客
08-26 2412
Splay中有一些常用的操作和一些很容易犯的bug先来记录一下容易写错的地方 新建结点(或者连续一段)或者删除结点(或者连续一段)的时候需要pushup(ch[root][1]),pushup(root) 申请一个新的结点的时候注意更新与这个点所有相关的变量,比如是维护最小值,不仅要更新val[now],还要更新minv[now] 如果有区间加的时候,你需要查询Splay上某个点的值,你不能直接输出
splay入门题---中位数
ACM交流帖
07-22 747
mid Description 维护一个集合，有2种操作： 1.每次可以插入一个元素。 2.找出当前集合中第[n+1/2]大的元素，把它输出，然后把它从集合中删除。 N Input 第1行一个数N，表示由N次操作。接下来N行。每行第1个数C表示操作类型。 1.c=1，接下来还有一个数，表示要插入元素。 2.c=2，表示要进行第2种操作。 Output 一共m行。按
关于Splay的学习感受
Michael_GLF的博客
10-03 330
                                        【关于Splay】 之前记得五月份听过一次外省金牌选手讲过一次，然后七月份又讲过一次，但本人脑子比较笨，当时完全听得一脸懵逼啊，练了两个月确实不一样，现在谈一下学习Splay的一些感受。 首先欲知Splay为何物，不得不先讲讲它的祖宗：二叉查找树，即BST（Binary Search Tree），关于二叉查找树，...
Splay树题解1
08-03
【Splay树题解1】 Splay树是一种自调整的二叉查找树，它通过“旋转”操作使得频繁访问的节点更容易接近根节点，从而提高查找效率。这种数据结构能够高效地处理各种操作，包括查找、插入、删除以及一些特定的区间...
Splay Playlister-开源
05-09
《Splay Playlister——一个开源的音频播放器前端》 Splay Playlister是一款开源的音频播放器前端，它采用Curses库构建，提供了一种简洁、轻量级的交互方式来管理和播放音乐。这款程序尽管起初是为了实验性的目的，...
splay 模板
09-05
splay经典代码,hdu1890,经典入门题,可作为模板
splay:主要的Splay存储库
05-09
#SPLAY这是Splay项目的官方github存储库。 ###概述SPLAY简化了大型分布式应用程序和覆盖网络的原型设计和开发。 SPLAY涵盖了分布式系统设计，开发和测试的完整链：从编码和本地运行到受控部署，实验控制和监视。 ...
bzoj3223文艺平衡树splay
maxtir的博客
08-25 310
3223: Tyvj 1729 文艺平衡树 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MB Submit: 5126  Solved: 3003 [Submit][Status][Discuss] Description 您需要写一种数据结构（可参考题目标题），来维护一个有序数列，其中需要提供以下操作：翻转一个区间，例如原有序序列是5
bzoj题目总结
Devil_Gary的博客
10-14 564
仓库
基于C语言与AG32VF303单片机的智能输液器控制系统设计（含ESP8266 WIFI模块、PCB及源码文档）
12-03
本设计实现了一种基于AG32VF303可编程逻辑器件与ESP8266无线通信模块的智能输液监控系统。该系统提供了完整的源代码、设计文档及印制电路板布局文件，适用于学术研究、教学实践或工程开发等应用场景。经过充分验证的程序代码具备较高的可靠性，可供后续扩展与二次开发参考。 系统硬件架构以AG32VF303为核心处理器，配合ESP8266模块构建无线通信链路。操作界面支持物理按键与移动终端远程控制两种交互模式，用户可根据实际需求灵活选择控制方式。主要功能模块包括：输液流速精确调节单元、药液温度恒温管理单元以及储液容器液位监测预警单元。 工程文件中已包含完整的电路板设计资料，可直接用于生产制造。该设计方案充分考虑了临床输液过程的实际需求，通过集成化的控制策略实现了输液参数的智能化管理。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文提出了一种针对自主多无人机系统的通信模式选择概率模型，该模型能够基于动态环境中实时采集的数据进行智能决策，有效提升多无人机在协同作业中的协作效率与任务执行成功率。研究结合了不确定性因素的影响，采用Matlab实现算法仿真，构建了适应复杂环境变化的通信机制，重点解决了多无人机系统在动态环境下通信稳定性与可靠性的问题，具有较强的实用性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定控制理论、通信系统或无人机相关背景，熟悉Matlab/Simulink仿真的科研人员及研究生；适用于从事多智能体系统、无线通信优化或协同控制方向的研究者。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协同任务中的通信【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）资源动态分配与模式切换；②为应对动态环境干扰下的通信中断问题提供决策支持；③提升复杂场景下无人机集群的任务完成率与系统鲁棒性； 阅读建议：建议结合Matlab代码深入理解模型实现细节，重点关注概率决策机制与实时数据处理流程，可进一步扩展至其他多智能体系统通信优化场景进行二次开发与验证。
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文主要围绕UWB-IMU与UWB定位技术的对比研究展开，基于Matlab代码实现，结合状态估计算法（如UKF、AUKF等）对两种定位方式的性能进行分析与比较。研究重点在于通过数据融合提升定位精度与稳定性，尤其适用于复杂环境下的高精度定位需求。文中提供了完整的仿真代码和实现方法，便于读者复现与扩展应用。此外，文档还列举了大量相关科研方向和技术服务内容，涵盖机器学习、信号处理、路径规划、电力系统等多个领域，展示了广泛的技术支持能力。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事定位技术、状态估计、传感器融合或相关科研UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高精度室内定位系统的设计与优化；②开展UWB与IMU融合定位算法的研究与验证；③学习和掌握卡尔曼滤波（如UKF、EKF）在实际定位问题中的应用；④为科研项目提供算法仿真支持和技术参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注数据融合策略与状态估计实现过程，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路。注意区分纯UWB与UWB-IMU融合方案的性能差异，深入理解IMU在补偿UWB信号缺失方面的关键作用。
基于Flask框架构建的弹幕微电影在线播放与互动平台_集成用户注册登录电影分类展示收藏评论弹幕实时发送与显示会员特权后台管理权限控制电影数据爬取与入库个人中心电影.zip
12-03
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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)
12-03
内容概要：本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开，涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制，并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程，所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术，提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用，如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法，以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解，展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群：具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础，从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生；熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模；②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题；③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率；④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程，关注算法实现细节与仿真结果分析，同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
谷粒商城是一个完整的大型分布式架构电商平台项目它全面涵盖了微服务架构下的各项核心技术旨在通过实战演练帮助开发者掌握高并发高可用的企业级电商系统开发能力_该项目以电商业务为核心.zip
12-03
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splay tree实现
01-09
### 关于Splay Tree（伸展树）的数据结构实现 #### Splay Tree简介 Splay Tree 是一种自调整二叉搜索树，在每次访问之后会将被访问的节点旋转至根部位置。这种特性使得频繁访问的节点能够更快地再次获取。 #### 基本操作原理 当执行查找、插入或删除等基本操作时，如果找到了目标键，则将其通过一系列zigzag/zig-zig类型的单旋转变换移动到树顶；如果没有找到，则把最后比较的那个叶子结点提到顶部[^2]。 #### Python代码示例 下面是一个简单的Python版本的Splay Tree实现： ```python class TreeNode: def __init__(self, key=None): self.key = key self.left = None self.right = None self.parent = None def zig(node): # 右旋 parent = node.parent grandparent = parent.parent # Perform rotation parent.left = node.right if node.right is not None: node.right.parent = parent node.right = parent parent.parent = node # Update parent reference of the rotated subtree root node.parent = grandparent if grandparent is not None: if grandparent.left == parent: grandparent.left = node else: grandparent.right = node return node def zag(node): # 左旋 parent = node.parent grandparent = parent.parent # Perform rotation parent.right = node.left if node.left is not None: node.left.parent = parent node.left = parent parent.parent = node # Update parent reference of the rotated subtree root node.parent = grandparent if grandparent is not None: if grandparent.left == parent: grandparent.left = node else: grandparent.right = node return node def splay(root, target_key): if root is None or root.key == target_key: return root current_node = root while True: if current_node.key < target_key: if current_node.right is None: break elif current_node.right.key < target_key: current_node.right = zig(current_node.right) if current_node.right is None: break if current_node.parent is not None: current_node = zag(current_node) elif current_node.key > target_key: if current_node.left is None: break elif current_node.left.key > target_key: current_node.left = zag(current_node.left) if current_node.left is None: break if current_node.parent is not None: current_node = zig(current_node) return current_node ``` 此段程序定义了一个`TreeNode`类表示树中的每一个节点，并实现了两个辅助函数`zig()`和`zag()`来进行必要的旋转操作。核心部分在于`splay()`函数，该函数接收当前子树的根以及要寻找的目标关键字作为参数，最终返回经过调整后的新的子树根节点。
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