codeforce617 E. XOR and Favorite Number 异或 莫队

本文介绍了一种求解区间内连续区间异或运算等于特定值K的区间对数的算法。通过预处理异或前缀和,使用计数数组记录各区间值出现次数,实现高效查找。该算法适用于处理大量查询,特别在数据结构和算法竞赛中常见。

E. XOR and Favorite Number

求区间内连续区间异或运算为K的区间对数

预处理异或前缀 当 b[r]^K=b[l-1]时区间r~l的值为K

cnt[i]记录 所在区间内值为i的个数 若i^K=l/r 则相应加减 , 其中l的值为给定的l -1 因为在区间l~r内 b[r]对答案没有贡献

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int MAX=3e6+5;
int n,m,K,a[MAX],b[MAX],cnt[MAX],block;
struct Q
{
    int l,r,id;
    long long ans;
}q[MAX];
bool cmp1(Q a,Q b)
{
    return a.l/block==b.l/block?a.r<b.r:a.l/block<b.l/block;
}
bool cmp2(Q a,Q b)
{
    return a.id<b.id;
}
int main()
{
    while(~scanf("%d%d%d",&n,&m,&K))
    {
        b[0]=0;memset(cnt,0,sizeof(cnt));a[0]=0;
        for(int i=1;i<=n;++i) {scanf("%d",&a[i]);b[i]=b[i-1]^a[i];}
        for(int i=0;i<m;++i) {scanf("%d%d",&q[i].l,&q[i].r);q[i].id=i;--q[i].l;}
        block=sqrt(n);
        sort(q,q+m,cmp1);
        int L=q[0].l,R=q[0].l-1;long long ans=0;
        for(int i=0;i<m;++i)
        {
            while(R<q[i].r) {++R;ans+=cnt[b[R]^K];++cnt[b[R]];}
            while(R>q[i].r) {--cnt[b[R]];ans-=cnt[b[R]^K];--R;}
            while(L>q[i].l) {--L;ans+=cnt[b[L]^K];++cnt[b[L]];}
            while(L<q[i].l) {--cnt[b[L]];ans-=cnt[b[L]^K];++L;}
            q[i].ans=ans;
        }
        sort(q,q+m,cmp2);
        for(int i=0;i<m;++i) printf("%lld\n",q[i].ans);
    }
    return 0;
}

 

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
### 解题思路 在Codeforces 617C浇花问题里,目标是确定在给定天数、花的初始高度、每次可浇水的连续花的数量等条件下,能让最小高度的花达到的最大高度。这是一个优化问题,核心在于找到一种浇水策略,使得最终最小高度的花尽可能高。 一般可采用二分查找的方法来解决。先确定最小高度花的可能取值范围,也就是从当前最小高度到一个理论上可能达到的最大高度。然后在这个范围内进行二分查找,对于每一个中间值,检查是否能够通过合理的浇水操作让所有花的高度都不低于这个中间值。 检查的过程是模拟浇水操作,从左到右遍历每一朵花,如果某朵花的高度低于当前检查的中间值,就从这朵花开始往后选择连续的 `w` 朵花进行浇水,直到这朵花达到中间值。同时要记录浇水的次数,若浇水次数超过了给定的天数 `m`,则说明这个中间值无法达到,需要缩小右边界;反之,则可以尝试更大的值,扩大左边界。 ### 代码实现 ```python # 检查是否能让所有花的高度都不低于 h def can_reach_height(heights, m, w, h): n = len(heights) watered = [0] * n total_watering = 0 current_watering = 0 for i in range(n): # 计算当前位置的实际浇水情况 if i - w >= 0: current_watering -= watered[i - w] need = max(0, h - (heights[i] + current_watering)) watered[i] = need current_watering += need total_watering += need if total_watering > m: return False return True # 二分查找最大的最小高度 def find_max_min_height(heights, m, w): left = min(heights) right = min(heights) + m while left < right: mid = (left + right + 1) // 2 if can_reach_height(heights, m, w, mid): left = mid else: right = mid - 1 return left # 读取输入 n, m, w = map(int, input().split()) heights = list(map(int, input().split())) # 计算并输出结果 result = find_max_min_height(heights, m, w) print(result) ```
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