集训队专题(10)1001 I Hate It

本文介绍了一种利用线段树解决区间最大值查询及单点更新问题的方法。通过具体的代码示例,详细展示了线段树的构建、更新及查询过程。

I Hate It

Time Limit: 9000/3000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 57961    Accepted Submission(s): 22613


Problem Description
很多学校流行一种比较的习惯。老师们很喜欢询问,从某某到某某当中,分数最高的是多少。
这让很多学生很反感。

不管你喜不喜欢,现在需要你做的是,就是按照老师的要求,写一个程序,模拟老师的询问。当然,老师有时候需要更新某位同学的成绩。
 

Input
本题目包含多组测试,请处理到文件结束。
在每个测试的第一行,有两个正整数 N 和 M ( 0<N<=200000,0<M<5000 ),分别代表学生的数目和操作的数目。
学生ID编号分别从1编到N。
第二行包含N个整数,代表这N个学生的初始成绩,其中第i个数代表ID为i的学生的成绩。
接下来有M行。每一行有一个字符 C (只取'Q'或'U') ,和两个正整数A,B。
当C为'Q'的时候,表示这是一条询问操作,它询问ID从A到B(包括A,B)的学生当中,成绩最高的是多少。
当C为'U'的时候,表示这是一条更新操作,要求把ID为A的学生的成绩更改为B。
 

Output
对于每一次询问操作,在一行里面输出最高成绩。
 

Sample Input
  
5 6 1 2 3 4 5 Q 1 5 U 3 6 Q 3 4 Q 4 5 U 2 9 Q 1 5
 

Sample Output
  
5 6 5 9
Hint
Huge input,the C function scanf() will work better than cin
 

Author
linle
 

Source
 

此题为单点更新,区间最大查询。也属于线段树的一个基本用法。

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
int tree[4000001];
void Build(int left,int right,int rt)
{
    if(left == right)
    {
         scanf("%d",&tree[rt]);
         return;
    }
    int mid = (left+right)>>1;
    Build(left,mid,rt<<1);
    Build(mid+1,right,(rt<<1)+1);
    tree[rt]=max(tree[rt<<1],tree[(rt<<1)+1]);
}
void Update(int p,int q,int left,int right,int rt)
{
	if(left == right)
	{
    	tree[rt]=q;
    	return;
	}
	int mid = (left+right)>>1;
	if(p <= mid)
		Update(p,q,left,mid,rt<<1);
	else 
		Update(p,q,mid+1,right,(rt<<1)+1);
	tree[rt] = max(tree[rt<<1],tree[(rt<<1)+1]);
}
int Query(int L,int R,int left,int right,int rt)
{
    if(L<=left && right<=R)
        return tree[rt];
    int mid = (right+left)>>1;
    int ret=0;
    if(L<=mid)
        ret=max(ret,Query(L,R,left,mid,rt<<1));
    if(R>mid)
        ret=max(ret,Query(L,R,mid+1,right,(rt<<1)+1));
    return ret;
}
int main()
{
    int n,m,a,b,i;
    char c;
    while(~scanf("%d %d",&n,&m))
    {
        Build(1,n,1);
        for(i=0;i<m;i++)
        {
        	getchar();
            scanf("%c%d %d",&c,&a,&b);
			if(c=='Q')          
				printf("%d\n",Query(a,b,1,n,1));
        	else 
        		Update(a,b,1,n,1);
        }
    }
    return 0;
}


Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 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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