洛谷P3760 - [TJOI2017]异或和

求序列连续和的异或和
本文介绍了一种利用线段树或树状数组解决序列连续子序列和的异或和问题的方法,通过前缀和及按位考虑,实现了O(nlog^2(Σa_i))的时间复杂度。

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Description

给出一个\(n(n\leq10^5)\)的序列\(\{a_n\}(\Sigma a_i\leq10^6)\),求该数列所有连续和的异或和。

Solution

线段树/树状数组。
首先做出前缀和\(p\),然后按位考虑答案上的值。考虑\(2^k\)这一位,有多少个连续和\([i,j]\)\(2^k\)位为\(1\)。我们发现,\(x\)\(2^k\)位上为\(1⇔x \bmod 2^{k+1}\in[2^k,2^{k+1}-1]\)。那么对于每一个\(j\),求出有多少个\(i<j\)满足\((p_j-p_i) \bmod 2^{k+1}\in[2^k,2^{k+1}-1]\),即\(p_i\in[p_j-2^{k+1}+1,p_j-2^k] \pmod {2^{k+1}}\)。那么我们只要用线段树来做就好啦。注意这个区间有可能由于取模而被分成两半,要分别来求。

时间复杂度\(O(nlog^2(\Sigma a_i))\)

Code

//[TJOI2017]异或和
#include <cstdio>
#include <cstring>
typedef long long lint;
inline char gc()
{
    static char now[1<<16],*s,*t;
    if(s==t) {t=(s=now)+fread(now,1,1<<16,stdin); if(s==t) return EOF;}
    return *s++;
}
inline int read()
{
    int x=0; char ch=gc();
    while(ch<'0'||'9'<ch) ch=gc();
    while('0'<=ch&&ch<='9') x=x*10+ch-'0',ch=gc();
    return x;
}
const int N=1e5+10;
int n; lint pre[N];
const int N1=4e6;
int cnt,rt,ch[N1][2]; int sum[N1];
inline void update(int p) {sum[p]=sum[ch[p][0]]+sum[ch[p][1]];}
void ins(int &p,int L0,int R0,int x)
{
    if(!p) p=++cnt;
    if(L0==R0) {sum[p]++; return;}
    int mid=L0+R0>>1;
    if(x<=mid) ins(ch[p][0],L0,mid,x);
    else ins(ch[p][1],mid+1,R0,x);
    update(p);
}
int optL,optR;
int query(int p,int L0,int R0)
{
    if(!p) return 0;
    if(optL<=L0&&R0<=optR) return sum[p];
    int mid=L0+R0>>1; int res=0;
    if(optL<=mid) res+=query(ch[p][0],L0,mid);
    if(mid<optR) res+=query(ch[p][1],mid+1,R0);
    return res;
}
int check(lint m)
{
    cnt=0; rt=++cnt;
    memset(ch,0,sizeof ch);
    memset(sum,0,sizeof sum);
    lint m1=m<<1,res=0;
    for(int i=0;i<=n;i++)
    {
        lint x=pre[i]%m1,y=x-m;
        if(y<0) optL=x+1,optR=y+m1,res+=query(rt,0,m1-1);
        else
        {
            optL=0,optR=y; res+=query(rt,0,m1-1);
            optL=x+1,optR=m1-1; if(optL<=optR) res+=query(rt,0,m1-1);
        }
        ins(rt,0,m1-1,x);
    }
    return res&1;
}
int main()
{
    n=read();
    for(int i=1;i<=n;i++) pre[i]=pre[i-1]+read();
    lint ans=0;
    for(lint i=1;i<=pre[n];i<<=1) if(check(i)) ans|=i;
    printf("%lld\n",ans);
    return 0;
}

P.S.

星际了看错题以为\(a_i\leq10^6\),也就是\(\Sigma a_i\leq10^{11}\)所以用了动态开点线段树...实际上用树状数组就可以解决,常数还要小很多。

转载于:https://www.cnblogs.com/VisJiao/p/LgP3760.html

【无线传感器】使用 MATLAB XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLABXBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现应用。该方案具有良好的扩展性实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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