一维莫队模板

强有力的暴力算法,重点是通过排序来使暴力变快。

主要解决区间内计数问题:

例题:小B的询问

用这道题主要是发现它和我做的一道二维莫队一模一样

n个数,m个询问

我们先写一个暴力,和平常的不一样:

一个左边界,一个右边界,记录每一个数在这个区间里的出现次数和答案,

对于每一个询问,移动到对应区间就可以拿到答案。

这么做是O(nm),超时。

关键

这个时候就用到莫队精髓了--排序。

现将每一个坐标分成从小到大b组,

现将左下标按组号排序,组内

偶数组:右下标从小到大。

奇数组:右下标从大到小。

这样排可以得到

对于同一组内的移动:

左下标每次最多移动b次,右下标总共最多移动n次。

换块时:

左下标每次最多移动2*b次,右下标移动最多n次。

In total:

左下标最多移动了q*b次,右下标移动n*(n/b)次(n/b为换块次数)

O(q*b+n*n/b)

将b取\sqrt{n}

O(q*sqrt(n)+n*sqrt(n))

那前面为什么奇偶排序呢?

这样就可以在r返回的时候做一组

优先级优化:

这个就是++,--什么的,会快很多

代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define Mod (998244353)
#define LL long long
#define M (50005)
#define isdigit(x) ((x) >= '0' && (x) <= '9')
#pragma GCC optimize(3)
LL read() {
    LL res = 0;
    char c = getchar();
    while(!isdigit(c)) c = getchar();
    while(isdigit(c)) res = (res << 1) + (res << 3) + c - 48, c = getchar();
    return res;
}
void write(LL x) {
    if(x / 10) write(x / 10);
    putchar(x % 10 + '0');
}
LL belong[M];
struct node{
    LL l,r,id;
    bool operator <(node b)const{
        return (belong[l] ^ belong[b.l]) ? belong[l] < belong[b.l] : ((belong[l] & 1) ? r < b.r : r > b.r);
    }
}q[M];
LL n,m,num[M],cnt[M],ans[M],kk;
int main(){
    n=read();
    m=read();
    kk=read();
    LL tp=sqrt(n);
    LL nn=ceil((double)n/tp);
    for(int i=1;i<=nn;i++)
    	for(int j=(i-1)*tp+1;j<=i*tp;j++)
    		belong[j]=i;
    for(int i=1;i<=n;i++)
        num[i]=read();
    for(int i=1;i<=m;i++){
        q[i].l=read(),q[i].r=read();
        q[i].id=i;
    }
    sort(q+1,q+1+m);
    LL s=0;
    LL l=1,r=0;
    for(int i=1;i<=m;i++){
    	LL ql=q[i].l,qr=q[i].r;
    	while(l<ql) s-=cnt[num[l]]+(--cnt[num[l++]]);
    	while(r>qr) s-=cnt[num[r]]+(--cnt[num[r--]]);
    	while(l>ql) s+=(cnt[num[--l]]++)+cnt[num[l]];
    	while(r<qr) s+=(cnt[num[++r]]++)+cnt[num[r]];
    	ans[q[i].id]=s;
	}
    for(int i=1;i<=m;i++)
        printf("%lld\n",ans[i]);
}

 

 

 

 

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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