poj 3468 A Simple Problem with Integers(树状数组区间修改题目)

本文介绍了一个涉及区间修改和查询的问题,给出了具体的实现方法。通过使用线性筛法预处理质数,利用差分数组实现区间更新及求和操作。
  1. 题意:一个简单的整数问题
    题目描述:
    给你N个整数A1,A2,A3……AN。你需要处理两种操作。第一种是在给定的区间上加上某些值。另一种操作是求出某个区间的和。
    输入:
    第一行包括两个数字N和Q(1~1e5)。
    第二行包括N个数字,首先是A1,A2,A3……AN(-1e9~1e9)
    下面每Q行代表操作。
    C a b c 意思为,在a~b区间上都加c
    Q a,b为查询a~b区间内的和。
    输出:
    你需要按顺序输出Q行,每行是一个答案。
  2. 题目链接:http://poj.org/problem?id=3468
  3. 通过的代码:
#include<cstdio>
typedef long long ll;
const int N=1e5+6;
ll c1[N],c2[N];int n,m,a[N];
void add(int x,int val){
    for(int i=x;i<=n;i+=i&-i)c1[i]+=val,c2[i]+=(ll)(x-1)*val;
}
ll sum(int x,ll res=0){
    for(int i=x;i;i-=i&-i)res+=c1[i]*x,res-=c2[i];return res;
}
int main(){
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&a[i]);
    for(int i=1;i<=n;i++)add(i,a[i]-a[i-1]);
    while(m--){
        char ch;int l,r,x;
        scanf(" %c",&ch);
        if(ch=='Q')scanf("%d%d",&l,&r),printf("%lld\n",sum(r)-sum(l-1));
        else scanf("%d%d%d",&l,&r,&x),add(l,x),add(r+1,-x);
    }
}
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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