Yeahpeng's inequality

Yeahpeng不等式问题
本文介绍了一种解决Yeahpeng不等式问题的方法,通过离散化和线段树技术来确定最多能同时满足多少个不等式。适用于处理大量不等式的场景。

Yeahpeng's inequality

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Description

Yeahpeng is not good at inequality. Unfortunately, there are many inequalities in his homework and they make him be in trouble. Cornered yeah wants your help. 
There are n inequalities in total and the form is: 
Op x 
Op is one of {>=, >, =, <, <=}, x is an integer. What he wants to know is how many inequalities can be satisfied at most in the first i inequalities. 

Input

Input contains multiple test cases. 
In each test case, the first line is a integer n(1 <= n <= 50,000) 
The following n line is the inequalities [op x]. 

Output

For each test case print n lines. An integer in each line, the maximum numbers can be satisfied in the first i inequalities.

Sample Input

5
<= 10
< 9
> 6
>= 7
= 8

Sample Output

1
2
3
4
5 
题意:给定n个不等式,第i次询问前i个不等式中可以有几个共存。

思路:每个不等式对应了一个区间,即询问区间上被覆盖次数最多的点被覆盖了几次。

解法:先将所有的不等式读入,然后将x离散化一下,把>,<强制转化为>=,<=,然后把区间放到线段树上,每次更新一个区间,树根的max值即为整段区间上被覆盖次数最多的点的覆盖次数。因为每次都要覆盖,可以打一下lazy标记。

AC代码:

//************************************************************************//
//*Author : Handsome How                                                 *//
//************************************************************************//
//#pragma comment(linker, "/STA	CK:1024000000,1024000000")
#include <vector>
#include <map>
#include <set>
#include <queue>
#include <stack>
#include <algorithm>
#include <sstream>
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <ctime>
using namespace std;
typedef long long ll;
//----------------------------------------------------------
/*
	将不等式的x离散化一下,对于每一个出现的数,映射为2*他的排名  即i=rank[i]*2 
	那么 >=x 覆盖的区间为[2*rank[x],maxlen] 
	>x	覆盖的区间为[2*rank[x]+1,maxlen] 
	<=x	覆盖的区间为[0,2*rank[x]] 
	<x  覆盖的区间为[0,2*rank[x]-1] 
	建立线段树维护区间内覆盖点的次数 
	那么根结点的max值即为所有区间内被覆盖最多点的次数 
*/
const int maxn = 50000+5;
int n,maxlen;
map<ll,int>rk;
struct Node{
	ll v;
	char op[5];
}node[maxn+5],ori[maxn+5];//分别记录排序后的以及原来的不等式 

struct Tree{
	int l;
	int r;
	int max;
	int lazy;
}tree[maxn*4*4+5];

void build(int l,int r,int root){			 
	tree[root].l = l;tree[root].r=r;
	tree[root].max = 0;
	tree[root].lazy = 0;
	if(l==r) return;
	int mid = (l+r)>>1;
	build(l,mid,root<<1);
	build(mid+1,r,root<<1|1);
}

bool cmp(Node a,Node b){return a.v<b.v;}

void pushdown(int root){
	int lazy = tree[root].lazy ;
	tree[root].lazy = 0;
	tree[root<<1].max +=lazy;
	tree[root<<1].lazy +=lazy;
	tree[root<<1|1].max +=lazy;
	tree[root<<1|1].lazy +=lazy;
}

void init(){
	rk.clear();
	int count = 1;
	sort(node+1,node+1+n,cmp);						
	for(int i=1;i<=n;i++){
		if(rk[node[i].v]==0){		//离散化  将  >=a  的标记为偶数2n 这样如果>a 可强制转化为>=2n+1 
			rk[node[i].v]=count*2;	//将<a 强制转化为<=2n-a 
			count++;	
		}
	}
	maxlen=count*2+2;
	build(1,maxlen,1);	
}

void cover(int l,int r,int root){
	if(tree[root].l==tree[root].r){		 
		if(tree[root].l>=l&&tree[root].l<=r)		//找到最后单点的叶子 判断是否被区间覆盖
		tree[root].max++;
		return;
	}
	if(l>tree[root].r||r<tree[root].l)return;		//超出范围 不能覆盖 
	if(tree[root].l>=l&&tree[root].r<=r){			//打lazy标记 
		tree[root].max++;
		tree[root].lazy++;
		return;
	}
	pushdown(root);
	cover(l,r,root<<1);
	cover(l,r,root<<1|1);
	tree[root].max = max(tree[root<<1].max ,tree[root<<1|1].max); 
}

int main()
{
	while(scanf("%d",&n)!=EOF){
		for(int i=1;i<=n;i++){
			scanf("%s",node[i].op);
			strcpy(ori[i].op,node[i].op);
			scanf("%d",&node[i].v);
			ori[i].v=node[i].v;		//读入不等式并拷贝一份 
		}
		init();					
		for(int i=1;i<=n;i++){
			if(ori[i].op[0]=='=') cover(rk[ori[i].v],rk[ori[i].v],1);
			else if(ori[i].op[0]=='>'&&ori[i].op[1]=='=') cover(rk[ori[i].v],maxlen,1);
			else if(ori[i].op[0]=='<'&&ori[i].op[1]=='=') cover(0,rk[ori[i].v],1);
			else if(ori[i].op[0]=='>')	cover(rk[ori[i].v]+1,maxlen,1);
			else cover(0,rk[ori[i].v]-1,1);
			printf("%d\n",tree[1].max);
		}		
	}
	return 0;
}


<think>嗯,用户询问的是杨氏不等式(Young's Inequality)的数学定义和应用场景。这个问题需要专业数学知识,用户可能是数学专业的学生或需要应用不等式的科研人员。 杨氏不等式是泛函分析和凸优化中的重要工具,核心在于乘积项的上界控制。数学定义需要精确表述为积分形式和离散形式,并强调共轭指数的概念。应用场景应当突出其在实际问题中的价值,比如概率论中的矩估计或信号处理中的能量分析。 网络搜索确认了三个关键点:共轭指数关系 $1/p + 1/q = 1$ 是理解的核心;在Sobolev空间证明嵌入定理时的典型用法;以及最优传输理论中作为Fenchel-Young对偶的特例。特别注意要区分经典杨氏不等式与带ε的变体形式。 相关问题的设计需要延续用户的知识探索路径:第一个问题关联到更基础的赫尔德不等式,第二个引导向泛函分析的应用深化,第三个则面向计算数学的实际实现。每个问题都应当能独立支撑后续研究。 在回答结构上,数学定义部分采用分段呈现,避免连续文本造成的理解负担。应用场景按领域分类,用换行分隔但不用顺序标记。特别注意所有公式符号都严格用$包裹,如$ \|f\|_p $的范数表示。</think>杨氏不等式(Young's Inequality)是数学分析、泛函分析和凸优化中的重要不等式,用于估计两个函数或序列乘积的上界。其核心在于共轭指数关系 $1/p + 1/q = 1$。 ### 数学定义 1. **离散形式**: 对任意非负实数 $a, b$ 和满足 $1 < p, q < \infty$ 且 $\frac{1}{p} + \frac{1}{q} = 1$ 的共轭指数,有: $$ ab \le \frac{a^p}{p} + \frac{b^q}{q} $$ 等号成立当且仅当 $a^p = b^q$。 2. **积分形式**: 若 $f \in L^p(\mathbb{R}^n)$, $g \in L^q(\mathbb{R}^n)$ 且 $\frac{1}{p} + \frac{1}{q} = 1$,则: $$ \left| \int f g dx \right| \le \|f\|_p \|g\|_q $$ 此为赫尔德不等式的特例,但杨氏不等式是其基础。 3. **带 $\epsilon$ 的变体**: 对任意 $\epsilon > 0$: $$ ab \le \epsilon a^p + C(\epsilon) b^q, \quad C(\epsilon) = (q\epsilon)^{-q/p} q^{-1} $$ 常用于分析中控制交叉项。 ### 应用场景 **泛函分析** - 证明 $L^p$ 空间的对偶空间是 $L^q$($1/p+1/q=1$)。 - 建立索伯列夫空间(Sobolev space)的嵌入定理。 **偏微分方程** - 能量估计中控制非线性项,例如在反应扩散方程中: $$ \int u v dx \le \epsilon \|u\|_{H^1}^2 + C(\epsilon) \|v\|_{L^4}^4 $$ - 证明解的正则性和唯一性。 **凸优化** - 作为Fenchel-Young不等式的特例: $$ \langle x, y \rangle \le f(x) + f^*(y) $$ 其中 $f(x) = \frac{\|x\|^p}{p}$ 时,$f^*(y) = \frac{\|y\|^q}{q}$。 - 推导梯度下降法的收敛速率。 **信息论** - 熵函数不等式:$H(X) \ge -\log \|p\|_q$,利用 $p \log p$ 的凸性。 - 压缩感知理论中约束信号稀疏性。 **概率论** - 矩估计:对随机变量 $X,Y$,有 $$ \mathbb{E}[|XY|] \le (\mathbb{E}|X|^p)^{1/p} (\mathbb{E}|Y|^q)^{1/q} $$ - 大偏差理论中的速率函数构造。 ### 代码示例(Python验证不等式) ```python import numpy as np def verify_young(a, b, p): q = p/(p-1) # 共轭指数 left = a * b right = (a**p)/p + (b**q)/q return left <= right # 测试数据 a, b, p = 2.5, 3.0, 4 print(f"不等式成立: {verify_young(a, b, p)}") # 输出 True ```
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