BZOJ 1062

本文提供了一段解决BZOJ1062问题的代码示例,该问题涉及二维数论莫比乌斯反演,通过使用线段树和二维树状数组进行高效更新和查询操作。文章详细展示了程序的结构,包括关键的数据结构定义、add、sum、update、change和ask等函数的实现,以及主程序流程。
program candy bzoj1062;
const maxc=1000100;
      maxm=4010;
      maxn=2010;
var n,len,m,i,p,t,l,r,c,d,q:longint;
    s:array[0..1,0..maxn,0..maxm] of longint;
    x,y:array[0..maxc] of longint;

procedure add(p,x,y,v:longint);
var i:longint;
begin
    inc(x); inc(y);
    while x<maxn do
    begin
        i:=y;
            while i<maxm do
                begin
                    inc(s[p,x,i],v);
                    inc(i,i and -i);
                end;
        inc(x,x and -x);
    end;
end;

function sum(p,x,y:longint):longint;
var i:longint;
begin
    if (x<0)or(y<0) then exit(0);
    inc(x); inc(y); sum:=0;
    if x>n then x:=n+1;
    if y>m then y:=m+1;
    while x>0 do
        begin
            i:=y;
            while i>0 do
                begin
                    inc(sum,s[p,x,i]);
                    dec(i,i and -i);
                end;
            dec(x,x and -x);
        end;
end;

procedure update(t,c,l,r,d:longint);            inline;
begin
    x[c]:=(t-d*l+n) mod n; y[c]:=r-l;
    add(0,x[c],y[c]+x[c],1);
    add(1,x[c],y[c]-x[c]+n,1);
end;
 
procedure change(c:longint);                    inline;
begin
    add(0,x[c],y[c]+x[c],-1);
    add(1,x[c],y[c]-x[c]+n,-1);
end;
 
function area(p,x1,y1,x2,y2:longint):longint;   inline;
begin
    area:=sum(p,x2,y2)+sum(p,x1-1,y1-1)-sum(p,x1-1,y2)-sum(p,x2,y1-1);
end;
 
function ask(t,l,r:longint):longint;            inline;
var d:longint;
begin
    d:=longint(r=len);
    ask:=area(0,t,l+t,t+r,m)+area(0,0,l+t-n,t+r-n-d,m)+area(1,t-r+n+d,l-t,n,m)+area(1,t-r,l-t+n,t-1,m);
end;
 
begin
    read(q,len); n:=len<<1; m:=len<<2;
    for i:=1 to q do
        begin
            read(p);
                case p of
                1:begin read(t,c,l,r,d); update(t,c,l,r,d);    end;
                2:begin read(t,l,r); writeln(ask(t mod n,l,r)); end;
                3:begin read(t,c); change(c); end;
                end;
        end;
end.

 

转载于:https://www.cnblogs.com/logichandsome/p/4054656.html

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值