线段树飞机票

http://hihocoder.com/contest/challenge20/problem/1

给出时间 票价,查询一段时间内最高票价。


建树:

①先用数组把时间日期对应存好,若同一天多张票取最高价的机票,没票的日期的票价初始化为0

②把数组对应到树上(叶子节点??)


#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;
#define lson l, m, rt<<1
#define rson m+1, r, rt<<1|1
const int maxn = 100005;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
int M[maxn<<2],ct = 1,Ni[maxn];
void PushUP(int rt)
{
    M[rt] = max(M[rt<<1],M[rt<<1|1]);
}

void build(int l, int r, int rt)
{
    if(l == r)
    {
        M[rt] = Ni[ct];
        ct++;
        return;
    }
    int m = (l+r)>>1;
    build(lson);
    build(rson);
    PushUP(rt);
}
int querymax(int L, int R, int l, int r, int rt)
{
    if(L <= l && r <= R)
    {
        return M[rt];
    }
    int m = (l+r)>>1;
    int ret = 0;
    if(L <= m)
        ret = max(ret, querymax(L, R, lson));
    if(R > m)
        ret = max(ret, querymax(L, R, rson));
    return ret;
}


int main()
{
    int N, Q;
    scanf("%d%d",&N,&Q);
    memset(Ni, 0, sizeof(Ni));
    while(N--)
    {
        int i,j;
        scanf("%d%d",&i,&j);
        if(j > Ni[i])
            Ni[i] = j;               // 取最贵机票
    }
    build(1, 100000, 1);             // 以时间为标建树
    while(Q--)
    {
        int a, b;
        scanf("%d%d",&a,&b);
        int c = querymax(a, b, 1, 100000, 1);
        if(c == 0)
            printf("None");          //  为0表示无机票
        else
            printf("%d",c);
        if(Q != 0)
            printf("\n");
    }
    return 0;
}

胚胎实例分割据集 一、基础信息 • 据集名称:胚胎实例分割据集 • 图片量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学识。 三、据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,补相关领域据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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