hdu1698 线段树成段更新

本文提供了一道关于区间更新与查询的典型数据结构问题的解决方案,利用线段树与懒惰标记(延迟更新)来优化操作效率。

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1698

成段更新 (通常这对初学者来说是一道坎),需要用到延迟标记 (或者说懒惰标记 ),简单来说
就是每次更新的时候不要更新到底
,用延迟标记使得更新延迟到下次需要更新or 询问到的
时候

#include <iostream>
#include<cstdio>
#define lson l,m,rt<<1
#define rson m+1,r,rt<<1|1
using namespace std;
const int maxn=2e5;
int sum[maxn<<2],col[maxn<<2];
void Pushup(int rt)
{
    sum[rt]=sum[rt<<1]+sum[rt<<1|1];
}
void build(int l,int r,int rt)
{
    col[rt]=0;
    if(r==l){
        sum[rt]=1;
        return;
    }
    int m=(l+r)>>1;
    build(lson);
    build(rson);
    Pushup(rt);
}
void Pushdown(int rt,int len)
{
    if(col[rt])
    {
        col[rt<<1]=col[rt<<1|1]=col[rt];
        sum[rt<<1]=(len-(len>>1))*col[rt];
        sum[rt<<1|1]=(len>>1)*col[rt];
       col[rt]=0;
    }
}
void update(int v,int L,int R,int l,int r,int rt)
{
    if(L<=l&&R>=r)
    {
        sum[rt]=(r-l+1)*v;
        col[rt]=v;
        return ;
    }
    Pushdown(rt,r-l+1);
    int m=(l+r)>>1;
    if(m>=L)update(v,L,R,lson);
    if(m<R)update(v,L,R,rson);
    Pushup(rt);
}
int main()
{
int t,n,k,i,a,b,v;
int ans=0;
while(~scanf("%d",&t)&&t)
{
    while(t--)
    {
        printf("Case %d: ",++ans);
        scanf("%d",&n);
        build(1,n,1);
        scanf("%d",&k);
        while(k--)
        {
         scanf("%d %d %d",&a,&b,&v);
         update(v,a,b,1,n,1);
       }
   printf("The total value of the hook is %d.\n",sum[1]);
    }
}
    return 0;
}


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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