luogu U17100 自信

本文介绍了一种解决特定算法问题的策略,通过离线处理和单调栈优化,实现高效查询。具体方法是对区间查询进行排序,使用单调栈维护序列,支持元素添加和后缀查询,最终达到优化算法性能的目的。

 

套路题……

直接做的话似乎不太可做……但是发现这可以离线……

那么就按照右端点升序排序后,维护一个序列,支持末尾加入一个数,或者询问某个后缀的答案

单调栈维护一下新加入的数能更新多少个后缀的答案就行了……

  1 // luogu-judger-enable-o2
  2 #pragma GCC optimize(2)
  3 #pragma GCC optimize(3)
  4 #pragma GCC optimize("Ofast")
  5 %:pragma GCC optimize("Ofast")
  6 %:pragma GCC optimize("inline")
  7 %:pragma GCC optimize("-fgcse")
  8 %:pragma GCC optimize("-fgcse-lm")
  9 %:pragma GCC optimize("-fipa-sra")
 10 %:pragma GCC optimize("-ftree-pre")
 11 %:pragma GCC optimize("-ftree-vrp")
 12 %:pragma GCC optimize("-fpeephole2")
 13 %:pragma GCC optimize("-ffast-math")
 14 %:pragma GCC optimize("-fsched-spec")
 15 %:pragma GCC optimize("unroll-loops")
 16 %:pragma GCC optimize("-falign-jumps")
 17 %:pragma GCC optimize("-falign-loops")
 18 %:pragma GCC optimize("-falign-labels")
 19 %:pragma GCC optimize("-fdevirtualize")
 20 %:pragma GCC optimize("-fcaller-saves")
 21 %:pragma GCC optimize("-fcrossjumping")
 22 %:pragma GCC optimize("-fthread-jumps")
 23 %:pragma GCC optimize("-funroll-loops")
 24 %:pragma GCC optimize("-fwhole-program")
 25 %:pragma GCC optimize("-freorder-blocks")
 26 %:pragma GCC optimize("-fschedule-insns")
 27 %:pragma GCC optimize("inline-functions")
 28 %:pragma GCC optimize("-ftree-tail-merge")
 29 %:pragma GCC optimize("-fschedule-insns2")
 30 %:pragma GCC optimize("-fstrict-aliasing")
 31 %:pragma GCC optimize("-fstrict-overflow")
 32 %:pragma GCC optimize("-falign-functions")
 33 %:pragma GCC optimize("-fcse-skip-blocks")
 34 %:pragma GCC optimize("-fcse-follow-jumps")
 35 %:pragma GCC optimize("-fsched-interblock")
 36 %:pragma GCC optimize("-fpartial-inlining")
 37 %:pragma GCC optimize("no-stack-protector")
 38 %:pragma GCC optimize("-freorder-functions")
 39 %:pragma GCC optimize("-findirect-inlining")
 40 %:pragma GCC optimize("-fhoist-adjacent-loads")
 41 %:pragma GCC optimize("-frerun-cse-after-loop")
 42 %:pragma GCC optimize("inline-small-functions")
 43 %:pragma GCC optimize("-finline-small-functions")
 44 %:pragma GCC optimize("-ftree-switch-conversion")
 45 %:pragma GCC optimize("-foptimize-sibling-calls")
 46 %:pragma GCC optimize("-fexpensive-optimizations")
 47 %:pragma GCC optimize("-funsafe-loop-optimizations")
 48 %:pragma GCC optimize("inline-functions-called-once")
 49 %:pragma GCC optimize("-fdelete-null-pointer-checks")
 50 
 51 #include <bits/stdc++.h>
 52 using namespace std;
 53 typedef long long ll;
 54 const int N = 500000 + 10;
 55 struct FastIO {
 56     static const int S = 1e7;
 57     int wpos;
 58     char wbuf[S];
 59     FastIO() : wpos(0) {}
 60     inline int xchar() {
 61         static char buf[S];
 62         static int len = 0, pos = 0;
 63         if (pos == len)
 64             pos = 0, len = fread(buf, 1, S, stdin);
 65         if (pos == len) exit(0);
 66         return buf[pos++];
 67     }
 68     inline int operator () () {
 69         int c = xchar(), x = 0;
 70         while (c <= 32) c = xchar();
 71         for (; '0' <= c && c <= '9'; c = xchar()) x = x * 10 + c - '0';
 72         return x;
 73     }
 74     inline ll operator ! () {
 75         int c = xchar(); ll x = 0;
 76         while (c <= 32) c = xchar();
 77         for (; '0' <= c && c <= '9'; c = xchar()) x = x * 10 + c - '0';
 78         return x;
 79     }
 80     inline void wchar(int x) {
 81         if (wpos == S) fwrite(wbuf, 1, S, stdout), wpos = 0;
 82         wbuf[wpos++] = x;
 83     }
 84     inline void operator () (ll x) {
 85         if (x < 0) wchar('-'), x = -x;
 86         char s[24];
 87         int n = 0;
 88         while (x || !n) s[n++] = '0' + x % 10, x /= 10;
 89         while (n--) wchar(s[n]);
 90         wchar('\n');
 91     }
 92     ~FastIO()
 93     {
 94         if (wpos) fwrite(wbuf, 1, wpos, stdout), wpos = 0;
 95     }
 96 } io;
 97 
 98 int sta[N], top, n, m, ans[N], a[N], bit[N];
 99 inline void add(int x, int y) { for( ; x <= n ; x += x & -x) bit[x] += y; }
100 inline int ask(int x) { int r = 0; for( ; x ; x -= x & -x) r += bit[x]; return r; }
101 
102 struct Q { int l, r, id; } q[N];
103 inline bool operator < (Q a, Q b) { return a.r < b.r; }
104 
105 int main() {
106     n = io(), m = io();
107     for(register int i = 1 ; i <= n ; ++ i)
108         a[i] = io();
109     for(register int i = 1 ; i <= m ; ++ i)
110         q[i] = (Q) { io(), io(), i };
111     sort(q + 1, q + 1 + m);
112     for(register int i = 1, j = 1 ; i <= n ; ++ i) {
113         while(a[sta[top]] >= a[i]) -- top;
114         add(sta[top] + 1, 1), add(i + 1, -1), sta[++ top] = i;
115         while(j <= m && q[j].r == i) ans[q[j].id] = ask(q[j].l), ++ j;
116     }
117     for(register int i = 1 ; i <= m ; ++ i) io(ans[i]);
118 }
luogu U17100 自信

经过各种大力优化后成功302ms滚粗

转载于:https://www.cnblogs.com/KingSann/articles/9684817.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。
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