hdu3333 Turing Tree

本文介绍了一种使用Mo's Algorithm解决区间求和问题的方法,通过离散化处理和线段树实现对特定子序列中不同数值之和的高效计算。

Turing Tree

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Total Submission(s): 4658    Accepted Submission(s): 1640


Problem Description
After inventing Turing Tree, 3xian always felt boring when solving problems about intervals, because Turing Tree could easily have the solution. As well, wily 3xian made lots of new problems about intervals. So, today, this sick thing happens again...

Now given a sequence of N numbers A1, A2, ..., AN and a number of Queries(i, j) (1≤i≤j≤N). For each Query(i, j), you are to caculate the sum of distinct values in the subsequence Ai, Ai+1, ..., Aj.
 

Input
The first line is an integer T (1 ≤ T ≤ 10), indecating the number of testcases below.
For each case, the input format will be like this:
* Line 1: N (1 ≤ N ≤ 30,000).
* Line 2: N integers A1, A2, ..., AN (0 ≤ Ai ≤ 1,000,000,000).
* Line 3: Q (1 ≤ Q ≤ 100,000), the number of Queries.
* Next Q lines: each line contains 2 integers i, j representing a Query (1 ≤ i ≤ j ≤ N).
 

Output
For each Query, print the sum of distinct values of the specified subsequence in one line.
 

Sample Input
2 3 1 1 4 2 1 2 2 3 5 1 1 2 1 3 3 1 5 2 4 3 5
 

Sample Output
1 5 6 3 6
 




本题用线段树撸简单的,但我尝试了下传说中神奇的莫队算法,水过去了

用cnt数组记录每个数的个数,进行操作

莫队这东西真的很无脑,只有两个函数自己要想想,其他都模板

数据大,先离散化处理



#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <cstring>
#include <queue>
#include <stack>

using namespace std;
#define maxn 30005
#define LL long long
LL a[maxn],b[maxn];


int m,n;
struct node
{
    int l,r,id;
} qu[100005];
int pos[100005];
LL ans[100005];
int cnt[100005];
LL Ans;




bool cmp(node a,node b)
{
    if(pos[a.l]==pos[b.l])
        return a.r<b.r;

    return pos[a.l]<pos[b.l];

}


int get(LL x)
{
    int pos;
    int l=1;
    int r=n;
    while(l<=r)
    {
        int m=(l+r)/2;
        if(b[m]<x)
            l=m+1;
        else if(b[m]==x) pos=m,r=m-1;
        else r=m-1;
    }
    return pos;
}


void add(int x)
{
    if(cnt[a[x]]==0)
        Ans+=b[a[x]];
    cnt[a[x]]++;
}

void del(int x)
{
    if(cnt[a[x]]==1)
        Ans-=b[a[x]];
    cnt[a[x]]--;
}



int main()
{
    int o;
    while(~scanf("%d",&o))
    {
        while(o--)
        {
            scanf("%d",&n);
            memset(cnt,0,sizeof(cnt));
            for(int i=1; i<=n; i++)
            {
                scanf("%lld",&a[i]);
                b[i]=a[i];
            }
            sort(b+1,b+1+n);
            int kt=sqrt(n);
            for(int i=1; i<=n; i++)
            {

                a[i]=get(a[i]);
                pos[i]=i/kt;
            }

            scanf("%d",&m);
            for(int i=1; i<=m; i++)
            {
                scanf("%d%d",&qu[i].l,&qu[i].r);
                qu[i].id=i;
            }

            sort(qu+1,qu+1+m,cmp);

            int l=1;
            int r=0;
            Ans=0;
            for(int i=1; i<=m; i++)
            {
                while(l<qu[i].l)
                {
                    del(l);
                    l++;
                }
                while(l>qu[i].l)
                {
                    l--;
                    add(l);
                }

                while(r<qu[i].r)
                {
                    r++;
                    add(r);
                }

                while(r>qu[i].r)
                {
                    del(r);
                    r--;
                }
                ans[qu[i].id]=Ans;

            }
            for(int i=1; i<=m; i++)
                printf("%lld\n",ans[i]);

        }
    }
    return 0;
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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