高级的暴力(一)——分块

在某大佬的帮助下我今天get到了分块

简单来说分块就是可以把块分成某些奇怪的大小,使之达到优秀的复杂度。but我现在只会把块分成根号大小,然后我们修改一个点的

信息时就可以顺便修改次点所在块的信息(O(1))。接着当我们查询[L,R]这段区间,的时候,对于中间的大块可以直接拿来用,对于两

边不完整的块则直接暴力查询(都是根号n,)。

差不多就这样,最后附上DCOJ 1324用分块过的代码

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std;
const int maxn=1e5+7;
int num,block,l[maxn],r[maxn],n,m,p,x,t,belong[maxn];
long long Max[maxn],a[maxn];
void build()
{
	block=sqrt(n);//块的太小 
	num=n/block;
	if(n%block) num++;//块的个数,记得特判 
	for(int i=1;i<=num;i++)
	{
		l[i]=(i-1)*block+1;
		r[i]=i*block;
    }//确定每个块的左右区间 
	
	r[num]=n;//不要忘记最右为n 
	for(int i=1;i<=n;i++) 	belong[i]=(i-1)/block+1;//确定每个 点所属的块 
	for(int i=1;i<=num;i++)
	   for(int j=l[i];j<=r[i];j++)
	   Max[i]=max(Max[i],a[j]);//预处理 
}
void update(int x,int date)//单点更改 
{
	a[x]+=date;
	Max[belong[x]]=max(Max[belong[x]],a[x]);
}
long long ask(int x,int y)//区间查询 
{
	long long ans=0;
	if(belong[x]==belong[y])
	{
		for(int i=x;i<=y;i++)
		{
			ans=max(ans,a[i]);
		}
		return ans;
	}//如果左右端点在同一块内则直接暴力查询 
	for(int i=x;i<=r[belong[x]];i++)
	ans=max(ans,a[i]);
	for(int i=belong[x]+1;i<belong[y];i++)
	ans=max(ans,Max[i]);//如果左右端点需跨块,那么对于中间大块的信息直接使用
	for(int i=l[belong[y]];i<=y;i++)
	ans=max(ans,a[i]);// 两端不完整的的块暴力查询 
	return ans;
}
int main()
{
	scanf("%d",&n);
	build();
	scanf("%d",&m);
	while(m--)
	{
		scanf("%d%d%d",&t,&p,&x);
		if(t==1) update(p,x);
		else printf("%lld\n",ask(p,x));
	}
	return 0;
} 

以上 by LQ_double

完结散花


### Codeforces 平台上的整除分块题目及其解法 #### 1. 整除分块简介 整除分块种用于优化求和表达式的技巧,特别适用于处理形如 $\sum_{i=1}^{n}\left\lfloor \frac{n}{i} \right\rfloor$ 的问题。通过观察可以发现,在定范围内,$\left\lfloor \frac{n}{i} \right\rfloor$ 是相同的,因此可以通过分段来减少重复计算。 #### 2. 应用实例:Codeforces 616E - Sum of Remainders 该题要求计算给定 $n$ 和 $m$ 下的 $\sum_{i=1}^{m}(n \% i)$[^3]。此题的核心在于如何高效地计算模运算的结果之和。利用整除分块的思想,可以将原问题转化为多个子区间内的快速求和操作: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; long long sum_of_remainder(long long n, long long m) { long long result = 0; for (int l = 1; l <= min(n, m); ) { int r = min(m / ((n / l)), m); if (!r) break; // Calculate the contribution from this block. result += (r - l + 1LL) * (n % l); l = r + 1; } return result; } ``` 上述代码实现了基于整除分块的方法来解决这个问题。具体来说,`l` 表示当前区间的左边界,而 `r` 则表示右边界;每次迭代都会找到一个新的有效区间 `[l,r]` 来加速计算过程。 #### 3. 另应用案例:Polycarp and Div 3 虽然这道题表面上看起来与整除无关,但实际上也可以借助类似的思维模式来进行解答。题目描述了一个长度为 $n$、元素取值于 $[1,k]$ 的序列,并询问满足某些条件下的方案数量。这里的关键点在于理解 GCD 性质以及组合计数原理的应用[^1]。 为了简化复杂度高的暴力枚举方法,同样可以考虑采用类似于整除分块的方式——即针对不同因子构建对应的贡献矩阵并累加其结果。不过需要注意的是,这类转换通常会涉及到更复杂的数学变换和技术细节。
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