主席树练习4——P3567 [POI2014]KUR-Couriers

本文介绍了一种通过构建数据结构来优化区间查询问题的方法,特别是针对区间内元素数量超过一半的情况。利用离散化和线段树等技术实现高效查询。

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蒟蒻的垂死挣扎

这题求区间是否有数的个数超过一半,令人窒息。直接维护该区间有多少个数,查询的时候一层层往下查,查到最后就返回来,查不到就是没有,就这么简单粗暴。
// luogu-judger-enable-o2
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<map>
#include<queue>
#include<set>
#define RG register
#define N 500100
#define ll long long
#define ld long double
using namespace std;

inline ll read(){
  RG ll x=0,o=1; RG char ch=getchar();
  while((ch<'0'||ch>'9')&&ch!='-') ch=getchar();
  if(ch=='-') o=-1,ch=getchar();
  while(ch>='0'&&ch<='9') x=x*10+ch-'0',ch=getchar();
  return x*o;
}

int len,n,m,a[N],b[N],yyb[N],tot,root[N];
struct mona { int le,ri; int w; } tr[N*20];

inline void Orz(){
    sort(yyb+1,yyb+1+n);
    len=unique(yyb+1,yyb+1+n)-yyb-1;
    for(RG int i=1;i<=n;++i) a[i]=lower_bound(yyb+1,yyb+1+len,a[i])-yyb;
}

inline void Build(RG int l,RG int r,RG int &x,RG int w){
    tr[++tot]=tr[x],tr[x=tot].w++;
    if(l==r) return ;
    RG int mid=(l+r)>>1;
    if(w<=mid) Build(l,mid,tr[x].le,w);
    else Build(mid+1,r,tr[x].ri,w);
    
}

inline int Query(RG int l,RG int r,RG int x,RG int y,RG int st){
    if(l==r) return l;
    RG int sum1=tr[tr[y].le].w-tr[tr[x].le].w,sum2=tr[tr[y].ri].w-tr[tr[x].ri].w;
    RG int mid=(l+r)>>1;
    if(sum1>st) return Query(l,mid,tr[x].le,tr[y].le,st);
    if(sum2>st) return Query(mid+1,r,tr[x].ri,tr[y].ri,st);
    return 0;
}

int main(){
    n=read(),m=read();
    for(RG int i=1;i<=n;++i) a[i]=yyb[i]=read();
    Orz();
    for(RG int i=1;i<=n;++i){
        root[i]=root[i-1],Build(1,len,root[i],a[i]);
    }
    for(RG int i=1;i<=m;++i){
        RG int l=read(),r=read();
        printf("%d\n",Query(1,len,root[l-1],root[r],(r-l+1)>>1));
    }
}

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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