I Hate It 线段树

本文解析了一道关于线段树的数据结构与算法题目,详细介绍了如何使用线段树进行区间查询和更新操作,适用于处理大规模数据集上的区间最大值查询。

题目:

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

 

思路:

线段树模板题,具体看代码;

 

代码:

#include<stdio.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int s[800861];
struct node
{
    int l,r,maxx;
}tree[800861];
int build(int root,int l,int r)//建树
{
    tree[root].l=l;
    tree[root].r=r;//当前节点表示的区间
    if(l==r)//如果区间长度为一,则区间最大值就为这个点的成绩
        return tree[root].maxx=s[l];
    int mid=(l+r)/2;
    int a,b;//建立最有子树,并返回最大值
    a=build(root*2,l,mid);
    b=build(root*2+1,mid+1,r);
    return tree[root].maxx=max(a,b);
}
int find(int root,int l,int r)
{
    //如果查询的区间不在root的范围内
    if(tree[root].l>r||tree[root].r<l)
        return 0;
    //如果查询的区间被root所以包含
    if(tree[root].l>=l&&tree[root].r<=r)
        return tree[root].maxx;
    int a,b;
    //如果区间与root所管辖的区间相交
    a=find(root*2,l,r);
    b=find(root*2+1,l,r);
    return max(a,b);
}
int update(int root,int pos,int val)
{
    //如果pos这个点不在root所管辖的区间内
    if(pos<tree[root].l||pos>tree[root].r)
        return tree[root].maxx;
    //如果pos恰好是树的一个叶节点
    if(pos==tree[root].l&&pos==tree[root].r)
        return tree[root].maxx=val;
    int a,b;
    a=update(root*2,pos,val);
    b=update(root*2+1,pos,val);
    tree[root].maxx=max(a,b);
    return tree[root].maxx;
}
int main()
{
    int n,m;
    while(~scanf("%d%d",&n,&m))
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)
            scanf("%d",&s[i]);
        build(1,1,n);
        for(int i=1;i<=m;i++)
        {
            getchar();
            char c;
            int a,b;
            scanf("%c%d%d",&c,&a,&b);
            if(c=='Q')
            {
                printf("%d\n",find(1,a,b));//从一号节点找
            }
            else
            {
                s[a]=b;
                update(1,a,b);
            }
        }
    }
    return 0;
}

 

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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