【NOIP2015模拟10.28B组】圣章-精灵使的魔法语题解

本文探讨了一种基于线段树和括号序列的算法问题,通过处理魔法咒语字符串,实现区间查询和单点修改,以解决添加最少数量的括号使序列合法的问题。

Description

【题目描述】
“伦福萨”【即" ( “】和“密西卡”【即” ) “】是两种不同的精灵咒语,已知一个成功的咒语符合如下的规定:
每一个密西卡之前都可以对应匹配到一个伦福萨,即为一个合法的精灵魔法咒语。
方便的是,我们将“伦福萨”视为” ( “,“密西卡”视为” ) “,合法的精灵魔法咒语即为一个合法的括号序列。
如:” ( ( ( ) ) ) “” ( ( ) ( ) ) “” ( ) ( ) ( ) “均为合法的魔法咒语,” ) ( “” ( ) ) ( “” ( ( “均为不合法的魔法咒语。
现在弗洛莉给我一个长长的“伦福萨”【即” ( “】和“密西卡”【即” ) “】的片段,每次给我一个l和r,让我判断需要在这个片段前最少添多少个“伦福萨”【即” ( “】,以及最少添多少个“密西卡”【即” ) “】可以成为一个合法的魔法咒语,更令人不爽的是,弗洛莉有的时候还会把一个“伦福萨”【即” ( “】变成“密西卡”【即” ) “】,或把一个“密西卡”【即” ) “】变为“伦福萨”【即” ( "】。

Input

第一行两个正整数n,m,表示我现在含有的咒语元素(“伦福萨”【即" ( “】和“密西卡”【即” ) “】)的个数以及弗洛莉给我的任务个数,
第二行包含n个字符(“伦福萨”【即” ( “】或“密西卡”【即” ) “】)表示一开始弗洛莉给我的咒语片段。
以下m行包括两种任务:
Change x,表示弗洛莉将位置为x上的咒语片段进行一次变换(原来是“伦福萨”【即” ( “】变为“密西卡”【即” ) “】,原来是“密西卡”【即” ) “】变为“伦福萨”【即” ( “】)。
Query l r,询问从l到r的区间的片段,在这个片段前最少添上多少个伦福萨”【即” ( “】,在这个片段后最少添上多少个“密西卡”【即” ) "】可以成为合法的魔法序列。

Output

每个询问对应一行答案,每行包括两个整数,表示在这个片段前最少添上多少个伦福萨”【即" ( “】,在这个片段后最少添上多少个“密西卡”【即” ) "】可以成为合法的魔法序列。

Sample Input

6 4
(()()(
Query 1 3
Query 3 6
Change 6
Query 1 6

Sample Output

0 1
1 1
0 0

Hint

1.片段为“ ( ( ) ”最右边填1个 ) 即可。
2.片段为“ ) ( ) ( ”最左边添1个 ( 最右边添1个 ) 即可。
3.片段为“ ( ( ) ( ) ) ”已经是合法片段。不需添加。

Data constraint

对于30%的数据,1 ≤ n ≤10
对于60%的数据,1 ≤ n ≤ 100
对于100%的数据,1 ≤ n ≤ 1000数据保证两棵树上每个节点的度均不超过5。

Solution

乍一看,是括号序,便马上会想到栈,但是再仔细观察,发现有区间查询和单点修改,便马上可以想到线段树。
每一个结点,我们记录两个值,一个是当前区间没有被匹配到右括号的左括号数,相对的,另外一个就是当前区间没有被匹配到左括号的右括号数。那么每一次合并的时候,就可以拿右边的区间里多出来的右括号去匹配左区间里多出来的左括号,就可以得到答案,很水。

Code

#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
int n,m,len=0,ans,ans1;
const int N=150005;
char s[N];
bool a[N];
int tree[N<<2][2];
void modify(int w) {
	if(tree[w<<1][0]>tree[(w<<1)|1][1]) 
		tree[w][0]=tree[w<<1][0]-tree[(w<<1)|1][1];
	else tree[w][1]=tree[(w<<1)|1][1]-tree[w<<1][0];
	tree[w][0]+=tree[(w<<1)|1][0];
	tree[w][1]+=tree[w<<1][1];
}
void build(int now,int l,int r) {
	if(l==r) {
		if(a[l])tree[now][1]=1;
		else tree[now][0]=1;
		return;
	}
	int mid=(l+r)>>1;
	build(now<<1,l,mid);
	build((now<<1)|1,mid+1,r);
	tree[now][0]=tree[now][1]=0;
	modify(now);
}
void query(int now,int l,int r,int x,int y) {
	if(l>y)return;
	if(r<x)return;
	if(l>=x&&r<=y) {
		if(ans>tree[now][1])ans-=tree[now][1];
		else ans1+=tree[now][1]-ans,ans=0;
		ans+=tree[now][0];
		return;
	}
	int mid=(l+r)>>1;
	query(now<<1,l,mid,x,y);
	query((now<<1)|1,mid+1,r,x,y);
}
void update(int now,int l,int r,int x) {
	if(l>x)return;
	if(r<x)return;
	if(l==r) {
		swap(tree[now][0],tree[now][1]);
		return;
	}
	int mid=(l+r)>>1;
	update(now<<1,l,mid,x);
	update((now<<1)|1,mid+1,r,x);
	tree[now][0]=tree[now][1]=0;
	modify(now);
}
int main() {
	scanf("%d%d",&n,&m);
	char ch=getchar();
	while(ch!='('&&ch!=')')ch=getchar();
	while(ch=='('||ch==')') {
		s[++len]=ch;
		ch=getchar();
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)
		if(s[i]==')')a[i]=1;
	build(1,1,n);
	while(m--) {
		bool flag=0;
		char ch=getchar();
		while(ch!='Q'&&ch!='C')ch=getchar();
		if(ch=='C')flag=1;
		while((ch>='a'&&ch<='z')||(ch>='A'&&ch<='Z')) {
			if(ch==')')a[++len]=1;
			ch=getchar();
		}
		int u,v;
		if(!flag) {
			scanf("%d%d",&u,&v);
			ans=ans1=0;
			query(1,1,n,u,v);
			printf("%d %d\n",ans1,ans);
		} else {
			scanf("%d",&u);
			update(1,1,n,u);
		}
	}
	return 0;
}
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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