poj 3667 Hotel 线段树区间合并

本文深入探讨了线段树的各种区间操作,包括扫描线、区间修改更新、可持久化及区间合并等,并通过示例代码详细解释了如何实现这些功能。

至此,扫描线,线段树区间修改更新,可持久化线段树,线段树区间合并 等线段树题目全部过了一遍。

接下来还有好多高级数据结构等着我去学。

trick:线段树区间合并时,cover只需一个,因为一段区间只能处于一种状态,我作死开了两个cover分别对应两种情况,

好处是一目了然,坏处是更新完一个cover还要更新另一个,(因为一段区间只能处于一种状态) QAQ


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <vector>
#define mid ((l+r)/2)
#define lson k<<1,l,mid
#define rson k<<1|1,mid+1,r
#define mk make_pair
using namespace std;
const int maxn=50000+7;
int siz[maxn*4];
int lsiz[maxn*4],rsiz[maxn*4];
int cover[maxn*4];  //out
int cover2[maxn*4];  //in
void build(int k,int l,int r){
    siz[k]=lsiz[k]=rsiz[k]=r-l+1;
    cover[k]=0;
    cover2[k]=0;
    if(l==r)return ;
    build(lson);
    build(rson);
}
void push_up(int k,int l,int r){
    siz[k]=max(siz[k<<1],max(siz[k<<1|1],rsiz[k<<1]+lsiz[k<<1|1]));
    if(lsiz[k<<1]==mid-l+1){
        lsiz[k]=lsiz[k<<1]+lsiz[k<<1|1];
    }
    else{
        lsiz[k]=lsiz[k<<1];
    }
    if(rsiz[k<<1|1]==r-mid){
        rsiz[k]=rsiz[k<<1|1]+rsiz[k<<1];
    }
    else {
        rsiz[k]=rsiz[k<<1|1];
    }
}
void push_down(int k,int l,int r){
    if(cover[k]){
        siz[k<<1]=lsiz[k<<1]=rsiz[k<<1]=mid-l+1;
        siz[k<<1|1]=lsiz[k<<1|1]=rsiz[k<<1|1]=r-mid;
        cover[k<<1]=cover[k<<1|1]=1;
        cover[k]=0;
        cover2[k<<1]=cover2[k<<1|1]=0;
    }
    if(cover2[k]){
    	siz[k<<1]=lsiz[k<<1]=rsiz[k<<1]=0;
        siz[k<<1|1]=lsiz[k<<1|1]=rsiz[k<<1|1]=0;
        cover2[k<<1]=cover2[k<<1|1]=1;
        cover2[k]=0;
        cover[k<<1]=cover[k<<1|1]=0;
    }
}
void update(int k,int l,int r,int a,int b,int v){
    if(a>r||b<l)return ;
    if(a<=l&&r<=b){
    	if(v==1)
    	{siz[k]=lsiz[k]=rsiz[k]=r-l+1;cover[k]=1;cover2[k]=0;}
    	if(v==2)
    	{siz[k]=lsiz[k]=rsiz[k]=0;cover2[k]=1;cover[k]=0;}
    	return ;
    }
    push_down(k,l,r);
    update(lson,a,b,v);
    update(rson,a,b,v);
    push_up(k,l,r);
}
int query(int k,int l,int r,int len){
	if(siz[k]<len)return 0;
	if(l==r)return l;
	if(lsiz[k]>=len)return l;
	push_down(k,l,r);
	if(siz[k<<1]>=len){
		return query(lson,len);
	}
	else if(rsiz[k<<1]+lsiz[k<<1|1]>=len){
		return mid-rsiz[k<<1]+1;
	}
	else return query(rson,len);
}
int main()
{
    int n,m;
    while(~scanf("%d%d",&n,&m)){
        build(1,1,n);
        for(int i=1;i<=m;i++){
            int t;
            scanf("%d",&t);
            if(t==1){
            	int num;scanf("%d",&num);
                int tmp=query(1,1,n,num);
                printf("%d\n",tmp);
                if(tmp)
                update(1,1,n,tmp,tmp+num-1,2);
            }
            else{
            	int l,d;scanf("%d%d",&l,&d);
                update(1,1,n,l,l+d-1,1);
            }
        }
    }
    return 0;
}















防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工是否佩戴必要的个防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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