Tunnel Warfare HDU - 1540

这题思路用了 ACM ! 荣耀之路 ! 的代码。 当时看了后一脸懵逼, 还是自己太菜, 刚接触线段树。 

题意:D代表破坏村庄,R代表修复最后被破坏的那个村庄,Q代表询问包括x在内的最大连续区间是多少

思路:在线段树的区间内,我们要用三个变量记录左边连续区间,右边连续区间和最大连续区间, 建议手动推一下


#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 5e4+10;

struct Node {
	int l, r; //左孩子右孩子 
	int ls, rs, ms; // ls为左端最大连续区间 rs为右端最大连续区间 ms为区间内最大连续区间 
}tree[maxn << 2];

int n, m;
stack<int> s; //保存最近破坏的那个村庄 

void init(int l, int r, int rt) {
	while (!s.empty()) s.pop();
	tree[rt].l = l;
	tree[rt].r = r;
	tree[rt].ls = tree[rt].rs = tree[rt].ms = r-l+1; //将最大区间都置为区间长度 
	if (l != r) {
		int mid = (l+r) >> 1;
		init(l, mid, rt<<1);
		init(mid+1, r, rt<<1|1);
	}
}

void insert(int rt, int t, int flag) { // flag为破坏或者修复 
	if (tree[rt].l == tree[rt].r) {
		if (flag)
			tree[rt].ls = tree[rt].rs = tree[rt].ms = 1; //修复 
		else
			tree[rt].ls = tree[rt].rs = tree[rt].ms = 0; //破坏 
		return;
	}
	
	int mid = (tree[rt].l + tree[rt].r) >> 1;
	if (t <= mid) insert(rt<<1, t, flag);
	else insert(rt<<1|1, t, flag);
	
	
	tree[rt].ls = tree[rt<<1].ls; //左区间 
	tree[rt].rs = tree[rt<<1|1].rs; //右区间 
	tree[rt].ms = max(max(tree[rt<<1].ms, tree[rt<<1|1].ms), tree[rt<<1].rs+tree[rt<<1|1].ls);
	//父亲区间内的最大区间必定是,左子树最大区间,右子树最大区间,左右子树合并的中间区间,三者中最大的区间值   
	//建议大家在纸上推一遍
	 
	if (tree[rt<<1].ls == tree[rt<<1].r-tree[rt<<1].l+1) //左子树区间满了的话,父亲左区间要加上右孩子的左区间  
		tree[rt].ls += tree[rt<<1|1].ls;
	if (tree[rt<<1|1].rs == tree[rt<<1|1].r-tree[rt<<1|1].l+1) //右子树区间满了的话,父亲右区间要加上左孩子的右区间 
		tree[rt].rs += tree[rt<<1].rs;
}

int query(int rt, int t) {
	if (tree[rt].l == tree[rt].r || (!tree[rt].ms) || tree[rt].ms == tree[rt].r-tree[rt].l+1) //到了叶子节点或者该访问区间为空或者已满都不必要往下走了   
		return tree[rt].ms;
		
	int mid = (tree[rt].l + tree[rt].r) >> 1;
	
	if (t <= mid) {
		if (t >= tree[rt<<1].r - tree[rt<<1].rs+1) //因为t<=mid,看左子树,tree[2*i].r-ree[2*i].rs+1代表左子树右边连续区间的左边界值,如果t在左子树的右区间内,则要看右子树的左区间有多长并返回  
			return query(rt<<1, t) + query(rt<<1|1, mid+1);
		else  //如果不在左子树的右边界区间内,则只需要看左子树
			return query(rt<<1, t);
	}
	
	else {
		if (t <= tree[rt<<1|1].l + tree[rt<<1|1].ls-1) //同理 
			return query(rt<<1|1, t) + query(rt<<1, mid);
		else 
			return query(rt<<1|1, t);
	}
}


int main(void) {
	ios::sync_with_stdio(0); cin.tie(0);
	while (cin >> n >> m) {
		init(1, n, 1);
		while (m--) {
			char ch; int x;
			cin >> ch;
			if (ch == 'D') {
				cin >> x;
				s.push(x);
				insert(1, x, 0);
			} else if (ch == 'Q') {
				cin >> x;
				cout <<query(1, x) << endl;
			} else {
				if (!s.empty()) {
					x = s.top();
					s.pop();
					insert(1, x, 1);
				}
			}
		}
	}
	return 0;
}


内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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