简单分块3

分块3

https://loj.ac/problem/6279

1.查找前驱用lower_bound 就可以解决了。

2.放在set集合里做,会更方便

3.其他步骤跟之前的分块一样

直接上代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int MAX=50000+5;

int n,blo;
int a[MAX],bl[MAX],tar[MAX];
set<int> s[505];

ll read()//快读
{
	ll x=0,f=1;
	char ch=getchar();
	
	while(!isdigit(ch))
	{
		if(ch=='-') f=-1;
		ch=getchar();
	}
	
	while(isdigit(ch))
	{
		x=x*10+ch-'0';
		ch=getchar();
	}
	
	return x*f; 
}

void add(int l,int r,int c)
{
	for(int i=l;i<=min(bl[l]*blo,r);i++)//暴力修改
	{
		s[bl[l]].erase(a[i]);//先把原有的清楚
		a[i]+=c;             //暴力加
		s[bl[l]].insert(a[i]);//重新插入
	}
	
	if(bl[l]!=bl[r])
	 for(int i=(bl[r]-1)*blo+1;i<=r;i++)
	 {
	 	s[bl[r]].erase(a[i]);
	 	a[i]+=c;
	 	s[bl[r]].insert(a[i]);
	 }
	
	for(int i=bl[l]+1;i<=bl[r]-1;i++)//大段打标记
	 tar[i]+=c; 
}

int search(int l,int r,int c)
{
	int ans=-1;
	
	for(int i=l;i<=min(bl[l]*blo,r);i++)
	{
		int v=a[i]+tar[bl[l]];
		if(v<c) ans=max(v,ans);
	}
	
	if(bl[l]!=bl[r])
	 for(int i=(bl[r]-1)*blo+1;i<=r;i++)
	 {
	 	int v=a[i]+tar[bl[r]];
	 	if(v<c) ans=max(v,ans);
	 }
	
	for(int i=bl[l]+1;i<=bl[r]-1;i++)
	{
		int x=c-tar[i];
		set<int>::iterator it=s[i].lower_bound(x);
		if(it==s[i].begin()) continue;//如果在开头,说明没有比他更小的了
		--it;//lower_bound是查询大于等于x的第一个数,前一个就是前驱
		ans=max(ans,*it+tar[i]);
	}
	return ans;
}
int main()
{
	n=read();
	blo=sqrt(n);
	
	for(int i=1;i<=n;i++) a[i]=read();
	
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		bl[i]=(i-1)/blo+1;
		s[bl[i]].insert(a[i]);
	}
	
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		int f=read(),l=read(),r=read(),c=read();
		if(f==0) add(l,r,c);
		if(f==1) cout<<search(l,r,c)<<endl;
	}
	
	return 0;
 } 

求赞ing

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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