POJ 1195 二维树状数组

本文探讨了二维树状数组在处理矩阵初始化、数值更新和区域求和问题中的应用,通过具体实例展示了其高效性和灵活性。

题意:现对矩阵进行以下操作。0,将一个方阵初始化为全0。1,某个位置的数加上一个值。2,询问某个区域的数字和。要求对每个询问求出其和。

使用二维树状数组即可

Matrix(x1, y1, x2, y2) = Sum(x2, y2) + Sum(x1-1, y1-1) – Sum(x2, y1-1) – Sum(x1-1, y2)

#include<cstdio>
#include<cstring>
const int n_max=1056;
int a[n_max][n_max];
int n;

void insert(int x,int y,int t)
{
	while(x<=n)
	{
		int temp=y;
		while(temp<=n)
		{
			a[x][temp]+=t;
			temp+=temp&(-temp);
		}
		x+=x&(-x);
	}
}

int sum(int x,int y)
{
	int ret=0;
	while(x>0)
	{
		int temp=y;
		while(temp>0)
		{
			ret+=a[x][temp];
			temp-=temp&(-temp);
		}
		x-=x&(-x);
	}
	return ret;
}

int main()
{
	int op;
	while(true)
	{
		scanf("%d",&op);
		if(op==3)
		{
			break;
		}
		else if(op==0)
		{
			scanf("%d",&n);
			n++;
			memset(a,0,sizeof(a));
		}
		else if(op==1)
		{
			int x,y,t;
			scanf("%d%d%d",&x,&y,&t);
			insert(x+1,y+1,t);
		}
		else if(op==2)
		{
			int x1,y1,x2,y2;
			scanf("%d%d%d%d",&x1,&y1,&x2,&y2);
			int prt=sum(x2+1,y2+1)-sum(x2+1,y1)-sum(x1,y2+1)+sum(x1,y1);
			printf("%d\n",prt);
		}
	}
	return 0;
}



内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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