cf 1326e

本文探讨了一种特殊的数据处理问题,通过引入炸弹概念,分析了如何在一系列数值中,依据特定规则消除元素并确定最终集合的最大值。文章详细阐述了解决方案的算法思路,包括如何标记和更新集合中元素的状态,以及使用数据结构优化查询和更新操作,确保算法效率。

题意:
先给你n,再给你一个长度为n排序p(排序表示1<=pi<=n,且pi!=pj),再给你一个长度为n的排序q。(假设现在所有数组都是1序而不是0序)
你有一个集合a,你要挨个把pi放入集合,如果第i位是炸弹,则移除集合的最大值,最后集合的最大值就是集合的值。
你要求出n个集合的值,当q1,q2…qk-1为炸弹时。(1<=k<=n)(k=1时,没用炸弹)

样例输入
6
2 3 6 1 5 4
5 2 1 4 6 3

样例输出
6 5 5 5 4 1

思路:
首先你可以表示思考没用炸弹的情况,直接输出数组的最大值就行了,当有一个炸弹的情况,就要看这个炸弹在最大值之前还是之后;在之前就是没有消灭最大值,之后就是消灭了最大值。
在之前就要就相当于消灭的其他的值。

对于之后的情况,可以先设置个数组标记前i的位置的最大值已经被消灭,如果用最朴素的想法。这里需要一个数据结构,可以在小于O(lgn)的时间内使某个值减1(表示前i最大值被消灭),然后在O(lgn)的时间内查询i位置之后有没有小于1的数(查询自己有没有被消灭),在O(lgn)的时间内找到小于1这个值的下标(有多个就取最近的一个),然后给他加1,不过显然没有这样的数据结构。

但是我们可以换一种思路,先声明一个数组,标记当前现在可以标记最大值的位置posi及其之前的值为1,然后假设第一个炸弹在qi。将qi之前的值都减1,这样数组的最大值小于1就说明当前值(当前值初始的时候是最大值)被干掉了,如此循环,就可以求出每一个值。

对照代码看解析就很好懂了

#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <stack>
#include <queue>
#include <set>
#include <vector>
#include <map>

#define INF 0x3f3f3f3f
#define LINF 0x3f3f3f3f3f3f3f3f
#define ll long long
#define ull unsigned long long
#define uint unsigned int
#define ms(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
#define NSYNC std::ios::sync_with_stdio(false);std::cin.tie(0);std::cout.tie(0);

using namespace std;

const int N = 600010;

int n;
int pos[N];
int base[N];
int s[N * 3];
int tg[N * 3];

void _up(int x) {
	s[x] = max(s[x << 1], s[x << 1 | 1]);
}

void _down(int x) {
	if (tg[x]) {
		s[x << 1] += tg[x];
		s[x << 1 | 1] += tg[x];
		tg[x << 1] += tg[x];
		tg[x << 1 | 1] += tg[x];
		tg[x] = 0;
	}
}

void update(int rt, int l, int r, int ul, int ur, int v) {
	if (ul <= l && r <= ur)
		return s[rt] += v, tg[rt] += v, void();
	int mid = (l + r) >> 1; _down(rt);
	if (ul <= mid) update(rt << 1, l, mid, ul, ur, v);
	if (ur > mid) update(rt << 1 | 1, mid + 1, r, ul, ur, v);
	_up(rt);
}

int main() {
	int ans;
	cin >> n; int q;
	for (int i = 1; i <= n; ++i)
		scanf("%d", &base[i]), pos[base[i]] = i;
	ans = n; update(1, 1, n, 1, pos[ans], 1);
	for (int i = 1; i <= n; ++i) {
		cout << ans << ' '; cin >> q;
		if (i == n)
			return 0;
		update(1, 1, n, 1, q, -1);
		for (; s[1] <= 0; )
			update(1, 1, n, 1, pos[--ans], 1);
	}
	return 0;
}

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
07-24
CF1583E 是 Codeforces 平台上的一道编程竞赛题目,题目标题为 "Cesium",属于 Codeforces Round #760 (Div. 3) 的一部分。这道题目的核心是构造一个满足特定条件的排列(permutation),并且要求选手能够处理不同情况下的构造逻辑。 题目大意是给定一个长度为 $ n $ 的排列 $ p $,要求构造一个排列,使得对于每个位置 $ i $,其值 $ p_i $ 满足以下条件之一: - $ p_i = i $ - $ p_i = i + 1 $ - $ p_i = i - 1 $ 换句话说,每个元素必须与其索引值相邻(包括等于自身索引的情况)。如果无法构造这样的排列,则输出 `-1`。 解题的关键在于理解哪些 $ n $ 值可以构造出满足条件的排列,并找出构造策略。通过分析,可以发现: - 当 $ n \equiv 2 \mod 3 $ 时,无法构造出满足条件的排列。 - 构造方法通常采用分块策略,例如将排列按照 2、1、3 的模式循环构造,例如 $ [2, 1, 3] $,$ [2, 1, 3, 4] $,等等,以确保每个元素都满足条件[^1]。 以下是一个 Python 实现的示例代码,用于判断是否可以构造满足条件的排列,并输出结果: ```python def solve(n): if n % 3 == 2: print(-1) return res = [] for i in range(1, n + 1, 3): if i + 1 <= n: res.append(i + 1) res.append(i) else: res.append(i) if i + 2 <= n: res.append(i + 2) print(' '.join(map(str, res))) # 示例输入 solve(5) # 输出示例:2 1 3 5 4 ``` 在上述代码中,构造逻辑基于每三个连续的数字,将中间的两个数字交换位置,同时保留第三个数字。这样可以确保所有元素都满足题目要求。 ### 相关问题 1. 如何判断一个排列是否满足 CF1583E 的构造条件? 2. 为什么当 $ n \equiv 2 \mod 3 $ 时无法构造满足条件的排列? 3. CF1583E 的构造策略是否唯一?是否存在其他构造方法? 4. 如何调整 CF1583E 的构造逻辑以适应不同的排列长度? 5. 在编程竞赛中,如何快速识别类似 CF1583E 的构造问题并设计解决方案?
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