LA2191&UVA12086树状数组

智能驾驶智慧交通行业智算中心(AIDC)建设规划方案.pptx 立即下载

裸树状数组……不能再裸了……

更改值得时候 别忘了该原数组就可以了

#include <iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<set>
#include<cmath>
#include<climits>
#include<cctype>
#include<cstdlib>
#include<vector>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn=200010;
inline int lowbit(int x)
{
    return x&(-x);
}
ll fen[maxn],a[maxn];
int n;
void add(int x,ll v)
{
    while(x<=n) {
       fen[x]+=v;
       x+=lowbit(x);
    }
}
ll sum(int x)
{
    ll ans=0;
    while(x>0) {
        ans+=fen[x];
        x-=lowbit(x);
    }
    return ans;
}
int main()
{
    int x,y,Kase=1;;
   // freopen("in.txt","r",stdin);
   // freopen("out.txt","w",stdout);
    while(~scanf("%d",&n)&&n) {
        if(Kase!=1) {
            puts("");
        }
        printf("Case %d:\n",Kase++);
        memset(fen,0,sizeof fen);
        for(int i = 1; i <= n; ++i) {
            scanf("%d",&a[i]);
            add(i,a[i]);
        }
        char ch[10];
        while(scanf("%s",ch)) {
            if(!strcmp(ch,"END")) break;
            scanf("%d%d",&x,&y);
            if(ch[0]=='S') {
                add(x,y-a[x]);
                a[x]=y;///!!
            }
            else {
                printf("%lld\n",sum(y)-sum(x-1));
            }
        }
    }
    return 0;
}


【专利信息处理】基于Java+Vue的专利文本主题标引与新颖性检索系统设计 项目介绍 基于java+vue的专利文本主题标引与新颖性检索系统设计与实现(含模型描述及部分示例代码) 构建可演进的专利知识服务平台,为后续接入大模型、知识图谱等高级功能奠定基础。; 阅读建议:此资源以实际项目为导向,包含模型设计与部分核心代码示例(如文本清洗、术语归一化、TF-IDF、TextRank、BM25、余弦相似度等),建议读者结合代码理解算法逻辑,并尝试在本地环境中搭建原型系统进行调试内容概要:与扩展,深入本文介绍了一个掌握专利信息处理的技术基于Java与Vue的链路与业务专利文本主题标边界。引与新颖性检索系统的设计与实现。系统通过整合自然语言处理、信息检索与排序融合技术,实现了对海量专利文本的自动化处理,涵盖数据采集、文本清洗、主题提取、技术标签生成、相似专利检索及新颖性辅助分析等功能。核心技术包括字段分层处理、中文分词优化、领域术语归一化、TF-IDF与TextRank关键词提取、BM25与余弦相似度排序、以及权利要求特征覆盖度计算等。系统采用Spring Boot构建后端服务,结合Elasticsearch实现高效全文检索,Redis缓存热点数据,Vue构建可视化前端界面,支持多维度筛选与结果展示。项目强调“辅助而非替代”专业判断,通过闭环反馈机制持续优化术语库与模型效果,致力于将专利文献转化为可计算、可检索、可解释的技术知识资产。; 适合人群:具备Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、Elasticsearch、MyBatis Plus等技术栈,从事知识产权信息化、NLP应用开发或科技情报系统研发的工程师与研究人员,尤其适合1-5年工作经验的技术人员;; 使用场景及目标:①用于企业研发立项前的技术查新与专利风险排查;②支持知识产权服务机构开展专利布局分析与无效检索;③辅助高校与科研机构进行技术趋势识别与竞争对手监测;④构建可演进的专利知识服务平台,集成大语言模型与知识图谱实现智能升级; 阅读建议:此资源包含完整模型架构与核心代码示例,建议结合实际项目实践,重点理解文本预处理流程、多阶段检索策略与新颖性辅助判断逻辑,并可根据行业需求扩展术语库与算法模块。 立即下载

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