Jzoj4594 Dynamic len (待填)

最新推荐文章于 2023-12-07 08:15:00 发布
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#莫对 #树套树 #分块

博客涉及树套树和分块相关内容，但具体信息暂未提供。树套树和分块是信息技术领域的数据结构或算法相关概念。
(EMPTY)
Linux系统调试课：如何使用dynamic debug动态打印调试
内核笔记
01-02 3536
沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄
Spring Boot集成ShardingSphere配合dynamic-datasource进行数据源切换 | Spring Cloud 49
gmHappy
05-15 2万+
可能存在以下场景：原项目中使用的是dynamic-datasource进行数据源管理，由于项目经历一段时间的线上运行，数据库压力越来越大，计划使用shardingsphere-jdbc进行数据分片或读写分离。
带修改的莫队算法【JZOJ 4594】【UVa 12345】Dynamic len
LinzhiQQQ的博客
09-03 783
Dynamic len(set(a[L:R]))  UVA - 12345  题意：给出下标为 0 到 n - 1 的n个数，（后面处理为 1 到 n 的）有两种操作 1.询问从 x 到 y 这个区间内有多少个不一样的数 2.把下标为 x 的数的值改为 y 思路：区间询问，离线查询，可以用莫队，但是是带修改操作的莫队,带修莫队的分块大小为N^(2/3)N23N23 在输入操作的时候，每...
【uva12345】Dynamic len
Facico的博客
07-08 1224
Description有n个数编号从0→n-1,两种操作： Q L R:询问编号为L→R-1的数中共有多少种不同的数 M X Y：将编号为X的数改为Y 共有m个操作Solution一开始满脸懵逼……后来才发现是待修改莫队。方法1树套树,很裸啊!码力要求大！方法2类似暴搜，用分块来做，速度快，细节有些多。方法3待修改的莫队算法，很裸，有些快，代码短。 我选了它。 不会的参见待修改的莫队算法学
Dynamic len(set(a[L:R])) UVA - 12345 【分块】
米兰的小科比
07-27 356
俩操作， 一是单点修改，二是求区间内不同数的个数。 用了黄老师的板子， 结果T了 纠结纠结就发现是change写的不够优秀，套上别人的就过了。 #include <bits/stdc++.h> #define ms(x) memset(x, 0, sizeof(x)) #define inx 0x7fffffff #define ll long long #define Mid...
uva12345
jinjsy的专栏
08-03 437
今天心血来潮学习了一下主席树(可持久化线段树)
【uva12345】dynamic len 树状数组套线段树
function2的博客
02-11 1516
原题传送门 In python, we can use len(start(a[L:R])) to calculate the number of distinct values of elements a[L], a[L + 1], … , a[R − 1]. Here are some interactive examples that may help you understand ho
JZOJ4594 Dynamic Len 带修莫对
YxuanwKeith的博客
07-10 1067
莫对的升级，可带修改操作的莫对算法，带修莫队
【JZOJ4594】Dynamic len
sadnohappy
12-23 869
Description有n个数编号从0→n-1,两种操作： Q L R:询问编号为L→R-1的数中共有多少种不同的数 M X Y：将编号为X的数改为Y 共有m个操作
【JZOJ 4594】【UVa 12345】Dynamic len 带修莫队
没有梦想何以远行
04-17 287
【JZOJ 4594】【UVa 12345】Dynamic len 题意： 两种操作: M x y 将 a[x]的值修改为 y ，Q x y 求区间[x,y-1] 有几个不相同的数字。注意题目中的下标从0开始。 输入的时候我们从下标 1 开始，修改时需要先将 坐标加1 ，查询时的区间为[++x , y] #include<iostream> #include<...
使用 C# 中的 dynamic 关键字调用类型方法时可能遇到的各种问题
walterlv - 吕毅
10-19 3389
你可以使用 dynamic 来定义一个变量或者字段，随后你可以像弱类型语言一样调用这个实例的各种方法，就像你一开始就知道这个类型的所有属性和方法一样。 但是，使用不当又会遇到各种问题，本文收集使用过程中可能会遇到的各种问题，帮助你解决掉它们。 本文内容快速入门编译错误：缺少编译器要求的成员对于 .NET Core 或者 .NET Standard 项目对于 .NET Framework 项目异常...
Could not load dynamic library ‘libcublas.so.11‘； dlerror: libcublas.so.11: cannot open shared解决方案
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12-07 4万+
本文主要介绍了Could not load dynamic library ‘libcublas.so.11’; dlerror: libcublas.so.11: cannot open shared解决方案，希望能对使用python的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
Seata 整合多数据源dynamic-datasource-spring-boot-starter | Spring Cloud 60
gmHappy
06-30 1万+
在这篇文章中，我们使用Seata整合一下多数据源的场景。多数据源切换的功能我们使用`dynamic-datasource-spring-boot-starter`来完成，并且这个组件还可以和`Seata`进行整合，实现数据源的代理。
UVA 12345 Dynamic len(set(a[L:R])) 分块或带修改莫队
弱智就要多努力
06-06 1446
题目：https://vjudge.net/problem/UVA-12345题意：给出一个有n个元素的数组，有以下两种操作：Q x y，求出区间[x,y)内不同元素的个数，M x y，把第x个元素的值修改为y。注意题目中的下标是从0开始的思路：我写了分块和带修改莫队两种做法。首先讲分块法，对于每个位置i，我们记录前一个相同元素的坐标，记为pre[i]，然后分块，块内按pre数组排序，等到查询的时候
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
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【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
MATLAB潮汐分析工具箱TMD2.05：谐波分析与预测模型实现
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潮汐研究作为海洋科学的关键分支，融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集，为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能： 在交互界面设计方面，工具箱构建了图形化操作环境，有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块（涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等），用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件，将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中，工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据，识别关键影响要素（包括K1、O1、M2等核心分潮），并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型，研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征，为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括： - **潮汐动力解析**：通过多站点观测数据比对，揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**：基于历史观测序列建立潮汐动力学模型，实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**：在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**：建立风暴潮与天文潮耦合模型，提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包，内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块，参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合，形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条，显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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