51nod 1290 Counting Diff Pairs(莫队+树状数组)

本文介绍了一个涉及莫队算法的问题,具体是在一个整数数组中,针对一系列查询区间,计算每一对元素之间的绝对值差不超过给定阈值的数量。通过离散化和数据结构优化,实现高效的区间查询。

题意:一个长度为N的正整数数组A,给出一个数K以及Q个查询,每个查询包含2个数l和r,对于每个查询输出从A[i]到A[j]中,有多

对数,abs(A[i] - A[j]) <= K(abs表示绝对值)。

(2 <= N <= 50000, 0 <= K <= 10^9, 1 <= Q <= 50000,1 <= A[i] <= 10^9,0 <= l <= r < N)

思路:看到询问区间内满足条件的对数,容易想到莫队,条件是abs(A[i] - A[j]) <= K, 所以我们每次add或del时只要统计a[i]-K到a[i]+K之间有多少数就行,这样实现了logn的转移。所以复杂度是n*sqrt(n)*log(n). 因为a[i]比较大,所以需要离散化.

代码:
#include<bits/stdC++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn = 1e5+5;
const int maxm = 4*maxn;
int Hash[maxm], tree[maxm];
int n, k, q, cnt, unit, a[maxn], aa[maxn], al[maxn], ar[maxn];
ll tmp;
ll ans[maxn];
struct node
{
    int id, l, r, blk;
    bool operator < (const node &a) const
    {
        if(blk == a.blk) return r < a.r;
        else return blk < a.blk;
    }
}op[maxn];

int lowbit(int x)
{
    return x&(-x);
}

void update(int pos, int val)
{
    while(pos < maxm)
    {
        tree[pos] += val;
        pos += lowbit(pos);
    }
}

int query(int pos)
{
    int res = 0;
    while(pos)
    {
        res += tree[pos];
        pos -= lowbit(pos);
    }
    return res;
}

void add(int x)
{
    int t = 0;
    t += query(aa[x])-query(al[x]-1);
    t += query(ar[x])-query(aa[x]);
    tmp += t;
    update(aa[x], 1);
}

void del(int x)
{
    int t = 0;
    update(aa[x], -1);
    t += query(aa[x])-query(al[x]-1);
    t += query(ar[x])-query(aa[x]);
    tmp -= t;
}

void solve()
{
    memset(tree, 0, sizeof(tree));
    tmp = 0;
    int l = 1, r = 0;
    for(int i = 1; i <= q; i++)
    {
        while(r < op[i].r) add(++r);
        while(r > op[i].r) del(r--);
        while(l < op[i].l) del(l++);
        while(l > op[i].l) add(--l);
        ans[op[i].id] = tmp;
    }
    for(int i = 1; i <= q; i++)
        printf("%lld\n", ans[i]);
}

int main(void)
{
    while(cin >> n >> k >> q)
    {
        cnt = 0;
        unit = (int)sqrt(n);
        for(int i = 1; i <= n; i++)
        {
            scanf("%d", &a[i]);
            Hash[cnt++] = a[i];
            Hash[cnt++] = a[i]-k;
            Hash[cnt++] = a[i]+k;
        }
        sort(Hash, Hash+cnt);
        int d = unique(Hash, Hash+cnt)-Hash;
        for(int i = 1; i <= n; i++)
            aa[i] = lower_bound(Hash, Hash+d, a[i])-Hash+1;
        for(int i = 1; i <= n; i++)
            al[i] = lower_bound(Hash, Hash+d, a[i]-k)-Hash+1;
        for(int i = 1; i <= n; i++)
            ar[i] = lower_bound(Hash, Hash+d, a[i]+k)-Hash+1;
        for(int i = 1; i <= q; i++)
        {
            scanf("%d%d", &op[i].l, &op[i].r);
            op[i].l++, op[i].r++;
            op[i].id = i, op[i].blk = op[i].l/unit;
        }
        sort(op+1, op+1+q);
        solve();
    }
    return 0;
}

/*
5 2 3
1
3
4
3
0
0 1
1 3
0 4
*/


### 关于51Nod 3100 上台阶问题的C++解法 #### 题目解析 该题目通常涉及斐波那契数列的应用。假设每次可以走一步或者两步,那么到达第 \( n \) 层台阶的方法总数等于到达第 \( n-1 \) 层和第 \( n-2 \) 层方法数之和。 此逻辑可以通过动态规划来解决,并且为了防止数值过大,需要对结果取模操作(如 \( \% 100003 \)[^1])。以下是基于上述思路的一个高效实现: ```cpp #include <iostream> using namespace std; const int MOD = 100003; long long f[100010]; int main() { int n; cin >> n; // 初始化前两项 f[0] = 1; // 到达第0层有1种方式(不移动) f[1] = 1; // 到达第1层只有1种方式 // 动态规划计算f[i] for (int i = 2; i <= n; ++i) { f[i] = (f[i - 1] + f[i - 2]) % MOD; } cout << f[n] << endl; return 0; } ``` 以上代码通过数组 `f` 存储每层台阶的结果,利用循环逐步填充至目标层数 \( n \),并最终输出结果。 --- #### 时间复杂度分析 由于仅需一次线性遍历即可完成所有状态转移,时间复杂度为 \( O(n) \)。空间复杂度同样为 \( O(n) \),但如果优化存储,则可进一步降低到 \( O(1) \): ```cpp #include <iostream> using namespace std; const int MOD = 100003; int main() { int n; cin >> n; long long prev2 = 1, prev1 = 1, current; if (n == 0 || n == 1) { cout << 1 << endl; return 0; } for (int i = 2; i <= n; ++i) { current = (prev1 + prev2) % MOD; prev2 = prev1; prev1 = current; } cout << prev1 << endl; return 0; } ``` 在此版本中,只保留最近两个状态变量 (`prev1`, `prev2`) 来更新当前值,从而节省内存开销。 --- #### 输入输出说明 输入部分接受单个整数 \( n \),表示台阶数量;程序会返回从地面走到第 \( n \) 层的不同路径数目,结果经过指定模运算处理以适应大范围数据需求。 ---
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