POJ-2528 Mayor's posters 线段树

18650锂电池充放电测试全流程:从实验室到实际应用的避坑指南 本文详细介绍了18650锂电池充放电测试的全流程,从实验室设备选型到实际应用中的常见问题解决方案。涵盖测试前的准备工作、标准测试流程执行、动态工况测试以及数据深度分析方法,为电池测试工程师和科研人员提供实用的避坑指南。特别针对电压平台异常和温度异常等关键问题,提供了专业的诊断与解决措施。 阅读详情

        题目链接:http://poj.org/problem?id=2528

        题意:就是在一面墙上贴海报,问最后能看见多上张海报。

        这个区间染色,不用多说了。。。

        My code(代码还是以前的老风格= =):

//STATUS:C++_AC_313MS_20728KB 
#include<stdio.h>
#include<string.h>
const int MAX1=10000010,MAX2=10010;
void construct(int l,int r,int k);
void insert(int l,int r,int k,int c);
void search(int k);
struct TREE
{
	int l,r,c;
}tree[MAX2*8];
short fa[MAX1];
int num[MAX2][3],vis[MAX2*2];
int all,T,ans,max;
int main()
{
//	freopen("in.txt","r",stdin);
	int i,n;
	scanf("%d",&T);
	while(T--)
	{
		ans=0;
		memset(fa,0,sizeof(fa));
		memset(vis,0,sizeof(vis));
		scanf("%d",&n);
		for(i=0;i<n;i++){
			scanf("%d%d",&num[i][0],&num[i][1]);
			fa[num[i][0]]=1;
			fa[num[i][1]]=1;
			if(num[i][0]>max)max=num[i][0];
			if(num[i][1]>max)max=num[i][1];
			num[i][2]=i+1;
		}
		for(i=0,all=1;i<=max;i++)
			if(fa[i])fa[i]=all++;
		construct(1,all-1,1);
		for(i=0;i<n;i++)
			insert(fa[ num[i][0] ],fa[ num[i][1] ],num[i][2],1);
		search(1);
		printf("%d\n",ans);
	}
	return 0;
}

void construct(int l,int r,int k)
{
	tree[k].l=l;tree[k].r=r;
	tree[k].c=0;
	if(l==r)return;
	int mid=(l+r)>>1;
	construct(l,mid,k<<1);
	construct(mid+1,r,k<<1|1);
	return;
}

void insert(int l,int r,int c,int k)
{
	if(tree[k].l==l && tree[k].r==r || tree[k].c==c){
		tree[k].c=c;
		return;
	}
	if(tree[k].c>0){
		tree[k<<1].c=tree[k].c;
		tree[k<<1|1].c=tree[k].c;
		tree[k].c=0;
	}
	int mid=(tree[k].l+tree[k].r)>>1;
	if(r<=mid)
		insert(l,r,c,k<<1);
	else if(l>mid)
		insert(l,r,c,k<<1|1);
	else {
		insert(l,mid,c,k<<1);
		insert(mid+1,r,c,k<<1|1);
	}
	return;
}

void search(int k)
{
	if(tree[k].c){
		if(!vis[tree[k].c]){ans++;vis[tree[k].c]=1;}
		return;
	}
	search(k<<1);
	search(k<<1|1);
	return;
}

YOLOv8进阶实战:融合SAHI超推理算法,在无人机应用中精准捕捉视频与图片中的微小目标 YOLOv8改进是一种先进的目标检测算法,通过引入辅助超推理算法SAHI推理,使得小目标无法逃避检测。SAHI推理算法结合视频和图片的特点,利用先进的超推理技术,提高了目标检测的准确性和鲁棒性。不仅如此,YOLOv8改进还支持对视频和图片进行实时的目标检测,将检测结果直观地呈现给用户。这一技术的应用范围广泛,可以用于安防领域,提升监控设备的性能和效率;也可以用于无人驾驶领域,实现精准的目标识别和跟踪。总之,YOLOv8改进是一项具有突破性的技术,为目标检测领域带来了重大的进展。 阅读详情

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