POJ 3468 A Simple Problem with Integers

给出了一个序列,你需要处理如下两种询问。

"C a b c"表示给[a, b]区间中的值全部增加c (-10000 ≤ c ≤ 10000)。

"Q a b" 询问[a, b]区间中所有值的和。

Input

第一行包含两个整数N, Q。1 ≤ N,Q ≤ 100000.

第二行包含n个整数,表示初始的序列A (-1000000000 ≤ Ai ≤ 1000000000)。

接下来Q行询问,格式如题目描述。

Output

对于每一个Q开头的询问,你需要输出相应的答案,每个答案一行。

Sample Input
10 5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Q 4 4
Q 1 10
Q 2 4
C 3 6 3
Q 2 4
Sample Output
4
55
9
15

线段树的区间更新,区间操作。

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define ll long long
const int maxn = 1e5+5;
struct Node {
    int left, right;
    int lazy;
    ll value;
    int mid() {
        return (left+right)>>1;
    }
}node[maxn<<2];
void Pushup(int rt) {
    node[rt].value = node[rt<<1].value + node[rt<<1|1].value;
}

void Pushdown(int rt, int m) {
    if(node[rt].lazy) {
        node[rt<<1].lazy += node[rt].lazy;
        node[rt<<1|1].lazy += node[rt].lazy;
        node[rt<<1].value += (ll)node[rt].lazy*(m-(m>>1));
        node[rt<<1|1].value += (ll)node[rt].lazy*(m>>1);
        node[rt].lazy = 0;
    }
    return ;
}
void Build(int rt, int l, int r) {
    node[rt].left = l;
    node[rt].right = r;
    node[rt].lazy = 0;
    if(l == r) {
        scanf("%lld", &node[rt].value);//输入
        return ;
    }
    int m = node[rt].mid();
    Build(rt<<1, l, m);
    Build(rt<<1|1, m+1, r);
    Pushup(rt);
    return ;
}

void Search(int rt, int pos, ll &result) {//单点查询
    if(node[rt].left == node[rt].right && node[rt].right == pos) {
        result += node[rt].lazy;
        return ;
    }
    int m = node[rt].mid();
    if(pos > m) {
        Search(rt<<1|1, pos, result);
    }
    else {
        Search(rt<<1, pos, result);
    }
    result += node[rt].lazy;
}

void Update(int rt, int l, int r, int C) {//区间更新
    if(node[rt].left == l && node[rt].right == r) {
        node[rt].lazy += C;
        node[rt].value += (ll)C*(r-l+1);
        return ;
    }
    if(node[rt].left == node[rt].right) return ;
    Pushdown(rt, node[rt].right - node[rt].left+1);
    int m = node[rt].mid();
    if(r <= m) Update(rt<<1, l, r, C);
    else if(l > m) Update(rt<<1|1, l, r, C);
	else {
		Update(rt<<1, l, m, C);
		Update(rt<<1|1, m+1, r, C);
	}
	Pushup(rt);
}
ll Query(int rt, int l, int r) {//区间求和
	if(l == node[rt].left && node[rt].right == r) {
		return node[rt].value;
	}
	Pushdown(rt, node[rt].right-node[rt].left+1);
	int m = node[rt].mid();
	ll value = 0;
	if(r <= m) value += Query(rt<<1, l, r);
	else if(l > m) value += Query(rt<<1|1, l, r);
	else {
		value += Query(rt<<1, l, m);
		value += Query(rt<<1|1, m+1, r);
	}
	return value;
}
int main() {
    int N, M;
    int l, r, v;
    while(~scanf("%d %d", &N, &M)) {
	    Build(1, 1, N);
	    char op[5];
	    while(M--) {
	    	scanf("%s", op);
	    	if(op[0] == 'Q') {
	    		scanf("%d %d", &l, &r);
	    		ll sum = Query(1, l, r);
	    		printf("%lld\n", sum);
			}
			else if(op[0] == 'C') {
				scanf("%d %d %d", &l, &r, &v);
				Update(1, l, r, v);
			}
		}    	
	}
	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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