POJ 3264 Balanced Lineup (线段树)

本文介绍了一种使用线段树进行区间查询的最大值与最小值的方法,并通过实例演示了如何构建和更新线段树,以及如何进行区间查询。适用于解决动态范围查询问题。

区间查询最大与最小值,并求其差,两个query分别找最大最小求差就行了。。。4000+ms险过

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;

#define MAXN 50500

struct segTree
{
    int minn,maxn;
    int l,r;
}tree[MAXN<<3];

void build(int root,int ibegin,int iend)
{
    tree[root].l=ibegin;
    tree[root].maxn=0;
    tree[root].minn=100000000;
    tree[root].r=iend;
    if(ibegin==iend) return;
    int mid=(ibegin+iend)/2;
    build(root*2+1,ibegin,mid);
    build(root*2+2,mid+1,iend);
}

void update(int root,int laz, int x)
{
    if(laz<tree[root].l||laz>tree[root].r)
        return ;
    if(tree[root].l==tree[root].r)
    {
        tree[root].maxn=max(tree[root].maxn,x);
        tree[root].minn=min(tree[root].minn,x);
        return;
    }
    int mid=(tree[root].l+tree[root].r)/2;
    if(laz<=mid) update(root*2+1,laz,x);
    else update(root*2+2,laz,x);
    tree[root].maxn=max(tree[root*2+1].maxn,tree[root*2+2].maxn);
    tree[root].minn=min(tree[root*2+1].minn,tree[root*2+2].minn);
}

int queryminn(int root,int ibegin,int iend)
{
    if(iend<tree[root].l||ibegin>tree[root].r)
        return -1;
    if(tree[root].l==ibegin&&tree[root].r==iend)
        return tree[root].minn;
    int mid=(tree[root*2+1].l+tree[root*2+2].r)/2;
    if(mid<ibegin) return queryminn(root*2+2,ibegin,iend);
    else if(iend<=mid) return queryminn(root*2+1,ibegin,iend);
    else return min(queryminn(root*2+1,ibegin,mid),
                queryminn(root*2+2,mid+1,iend));
}

int querymaxn(int root,int ibegin,int iend)
{
    if(iend<tree[root].l||ibegin>tree[root].r)
        return -1;
    if(tree[root].l==ibegin&&tree[root].r==iend)
        return tree[root].maxn;
    int mid=(tree[root*2+1].l+tree[root*2+2].r)/2;
    if(mid<ibegin) return querymaxn(root*2+2,ibegin,iend);
    else if(iend<=mid) return querymaxn(root*2+1,ibegin,iend);
    else return max(querymaxn(root*2+1,ibegin,mid),
                querymaxn(root*2+2,mid+1,iend));
}

int main()
{
    int n,q;int a;
    while(cin>>n>>q)
    {
        build(0,1,n);
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d",&a);
            update(0,i,a);
        }
        int l,r;
        for(int i=1;i<=q;i++)
        {
            scanf("%d%d",&l,&r);
            cout<<querymaxn(0,l,r)-queryminn(0,l,r)<<endl;
        }
    }
}
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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