A Simple Problem with Integers 线段树 区间更新 区间查询

本文介绍了一种使用线段树进行区间更新和查询的高效算法。通过实例演示了如何构建线段树,并实现区间加法操作和区间求和查询,适用于解决大规模数据集上的动态区间操作问题。
Time Limit: 5000MS Memory Limit: 131072K
Total Submissions: 115624 Accepted: 35897
Case Time Limit: 2000MS

Description

You have N integers, A1A2, ... , AN. You need to deal with two kinds of operations. One type of operation is to add some given number to each number in a given interval. The other is to ask for the sum of numbers in a given interval.

Input

The first line contains two numbers N and Q. 1 ≤ N,Q ≤ 100000.
The second line contains N numbers, the initial values of A1A2, ... , AN. -1000000000 ≤ Ai ≤ 1000000000.
Each of the next Q lines represents an operation.
"C a b c" means adding c to each of AaAa+1, ... , Ab. -10000 ≤ c ≤ 10000.
"Q a b" means querying the sum of AaAa+1, ... , Ab.

Output

You need to answer all Q commands in order. One answer in a line.

Sample Input

10 5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Q 4 4
Q 1 10
Q 2 4
C 3 6 3
Q 2 4

Sample Output

4
55
9
15

Hint

The sums may exceed the range of 32-bit integers.

Source

 

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<sstream>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<deque>
#include<iomanip>
#include<vector>
#include<cmath>
#include<map>
#include<stack>
#include<set>
#include<fstream>
#include<memory>
#include<list>
#include<string>
using namespace std;
typedef long long LL;
typedef unsigned long long ULL;
#define MAXN 100009
#define L 31
#define INF 1000000009
#define eps 0.00000001
/*
线段树 区间更新区间查询
*/
LL a[MAXN],pre[MAXN];
struct node
{
    LL l, r;
    LL data, sum, laz;
}T[MAXN*4];
void build(LL p, LL l, LL r)
{
    T[p].data = T[p].sum = T[p].laz = 0;
    T[p].l = l, T[p].r = r;
    if (l == r) return;
    LL mid = (l + r) / 2;
    build(p * 2, l, mid);
    build(p * 2 + 1, mid + 1, r);
}
void update(LL p, LL l, LL r, LL v)
{
    //cout << p << ' ' << l << ' ' << r << ' ' << v << endl;
    if (T[p].l >= l && T[p].r <= r)
    {
        T[p].data += v;
        T[p].laz = 1;
        T[p].sum += (T[p].r - T[p].l + 1) * v;
        return;
    }
    LL mid = (T[p].l + T[p].r) / 2;
    if (T[p].laz)
    {
        T[p].laz = 0;
        update(p * 2, T[p].l, mid, T[p].data);
        update(p * 2 + 1, mid + 1, T[p].r, T[p].data);
        T[p].data = 0;
    }
    if (r <= mid)
        update(p * 2, l, r, v);
    else if (l > mid)
        update(p * 2 + 1, l, r, v);
    else
    {
        update(p * 2, l, mid, v);
        update(p * 2 + 1, mid + 1, r, v);
    }
    T[p].sum = T[p * 2].sum + T[p * 2 + 1].sum;
}
LL query(LL p, LL l, LL r)
{
    if (l == T[p].l&&r == T[p].r)
        return T[p].sum;
    LL mid = (T[p].l + T[p].r) / 2;
    if (T[p].laz)
    {
        T[p].laz = 0;
        update(p * 2, T[p].l, mid, T[p].data);
        update(p * 2 + 1, mid + 1, T[p].r, T[p].data);
        T[p].data = 0;
    }
    if (r <= mid)
        return query(p * 2, l, r);
    else if (l > mid)
        return query(p * 2 + 1, l, r);
    else
        return query(p * 2, l, mid) + query(p * 2 + 1, mid + 1, r);
}
LL n, q;
int main()
{
    scanf("%lld%lld", &n, &q);
    for (LL i = 1; i <= n; i++)
        scanf("%lld", &a[i]), pre[i] = pre[i - 1] + a[i];
    char c[2];
    LL a, b, d;
    build(1,1,n);
    while (q--)
    {
        scanf("%s", c);
        if (c[0] == 'Q')
            scanf("%lld%lld", &a, &b), printf("%lld\n", query(1, a, b) + pre[b] - pre[a-1]);
        else
            scanf("%lld%lld%lld", &a, &b, &d), update(1, a, b, d);
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/joeylee97/p/7339582.html

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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