LibreOJ2097 - 「CQOI2015」任务查询系统

本文详细解析了CQOI2015任务查询系统问题,通过可持久化线段树实现高效查询。介绍了离散化、线段树构建及更新过程,实现了在给定时刻查询优先级前k大任务的优先级之和。

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Description

给出\(n(n\leq10^5)\)个任务,和总时间范围\(m(m\leq10^5)\)。每个任务有开始/结束时间\(s_i,e_i(1\leq s_i \leq e_i \leq m)\)和优先级\(p_i(p_i\leq10^9)\)。接下来\(m\)个询问,每次询问在时刻\(t_i\)时优先级前\(k\)大的任务的优先级之和,若\(k\)大于此时正在进行的任务总数则输出此时优先级之和。其中\(\{t_m\}\)\(1..m\)的一个排列。

Solution

可持久化线段树。
将优先级\(p\)离散化,然后对于每个时刻建立线段树,记录此时正在进行的任务情况,线段树上第\(i\)个位置记录优先级为\(i\)的任务个数。在线段树上同时维护区间任务个数和区间优先级之和即可完成询问。

时间复杂度\(O(nlogn)\)

Code

//「CQOI2015」任务查询系统
#include <algorithm>
#include <cstdio>
using namespace std;
typedef long long lint;
inline char gc()
{
    static char now[1<<16],*s,*t;
    if(s==t) {t=(s=now)+fread(now,1,1<<16,stdin); if(s==t) return EOF;}
    return *s++;
}
inline int read()
{
    int x=0; char ch=gc();
    while(ch<'0'||'9'<ch) ch=gc();
    while('0'<=ch&&ch<='9') x=x*10+ch-'0',ch=gc();
    return x;
}
const int N=2e5+10;
int n,m;
struct optn{int opt,t,x;} seq[N];
bool cmpT(optn a,optn b) {return a.t<b.t;}
int n0,map[N];
void discrete()
{
    for(int i=1;i<=n+n;i++) map[i]=seq[i].x;
    sort(map+1,map+n+n+1); n0=unique(map+1,map+n+n+1)-map-1;
    for(int i=1;i<=n+n;i++) seq[i].x=lower_bound(map+1,map+n0+1,seq[i].x)-map;
}
const int N1=22*N;
int ndCnt,rt[N],ch[N1][2],cnt[N1] ;lint sum[N1];
void update(int p) {cnt[p]=cnt[ch[p][0]]+cnt[ch[p][1]],sum[p]=sum[ch[p][0]]+sum[ch[p][1]];}
void ndCopy(int p,int q) {ch[q][0]=ch[p][0],ch[q][1]=ch[p][1],cnt[q]=cnt[p],sum[q]=sum[p];}
void ins(int &p,int L0,int R0,int x,int v)
{
    ndCopy(p,++ndCnt); p=ndCnt;
    if(L0==R0) {cnt[p]+=v,sum[p]+=v*map[L0]; return;}
    int mid=L0+R0>>1;
    if(x<=mid) ins(ch[p][0],L0,mid,x,v);
    else ins(ch[p][1],mid+1,R0,x,v);
    update(p);
}
lint query(int p,int L0,int R0,int k)
{
    if(L0==R0) return 1LL*k*map[L0];
    if(cnt[p]<=k) return sum[p];
    int mid=L0+R0>>1;
    if(cnt[ch[p][0]]>=k) return query(ch[p][0],L0,mid,k);
    else return sum[ch[p][0]]+query(ch[p][1],mid+1,R0,k-cnt[ch[p][0]]);
}
int main()
{
    n=read(),m=read();
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        int t1=read(),t2=read(),x=read();
        int i2=i<<1,i1=i2-1;
        seq[i1].opt=1,seq[i1].t=t1,seq[i1].x=x;
        seq[i2].opt=-1,seq[i2].t=t2+1,seq[i2].x=x;
    }
    discrete();
    sort(seq+1,seq+n+n+1,cmpT);
    for(int i=1,k=1;i<=1e5+10;i++)
    {
        rt[i]=rt[i-1];
        for(k;seq[k].t==i;k++) ins(rt[i],1,n0,seq[k].x,seq[k].opt);
    }
    lint pre=1;
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        int t=read(); lint a=read(),b=read(),c=read();
        pre=query(rt[t],1,n0,1+(a*pre+b)%c);
        printf("%lld\n",pre);
    }
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/VisJiao/p/LOJ2097.html

LibreOJ Problem 6230,标题为“symmetry”,是一道与几何对称性相关的编程问题。问题的大意是:给定一个二维平面上的点集,要求找到一条直线,使得该直线是对所有点对称的唯一对称轴。如果存在这样的直线,则输出“YES”,否则输出“NO”。 ### 问题解析 该问题的核心在于如何判断一组点是否具有唯一的对称轴。如果存在一条直线,使得所有点关于这条直线对称,则称这组点具有轴对称性。要解决这个问题,需要考虑以下几点: 1. **对称性的定义**: - 如果一组点关于某条直线对称,则每一点在这条直线上的镜像点也必须存在于点集中。 - 由于对称轴是唯一的,因此必须排除其他可能的对称轴。 2. **数据规模**: - 点的数量可以达到 $10^5$,因此需要一个时间复杂度较低的算法。 - 需要高效的查找和匹配机制,例如使用哈希集合来存储点及其镜像。 3. **算法思路**: - 首先,假设某条直线为对称轴,计算所有点关于该直线的镜像点。 - 检查所有镜像点是否存在于原始点集中。 - 如果所有点的镜像点都存在,则该直线是对称轴。 - 由于对称轴可能是唯一的,需要尝试不同的候选直线并验证其唯一性。 ### 实现方法 以下是一个可能的实现方案: 1. **点的表示**: - 使用元组 $(x, y)$ 表示每个点。 - 使用集合或哈希表存储所有点,以便快速查找。 2. **对称轴的候选**: - 对于两个点 $p_1 = (x_1, y_1)$ 和 $p_2 = (x_2, y_2)$,它们的垂直平分线可以作为对称轴的候选。 - 垂直平分线的方程为 $x = \frac{x_1 + x_2}{2}$(如果对称轴是垂直方向)或 $y = \frac{y_1 + y_2}{2}$(如果对称轴是水平方向)。 3. **验证对称性**: - 对于每一个候选对称轴,计算所有点的镜像点。 - 检查这些镜像点是否全部存在于原始点集中。 ### 示例代码 以下是一个简化的 Python 实现示例: ```python def is_symmetric(points): point_set = set(points) n = len(points) # Check symmetry about vertical line x = a if n == 0: return True for i in range(n): for j in range(i+1, n): x1, y1 = points[i] x2, y2 = points[j] a = (x1 + x2) / 2 valid = True for (x, y) in points: mirror_x = 2 * a - x if (mirror_x, y) not in point_set: valid = False break if valid: return True # Check symmetry about horizontal line y = b for i in range(n): for j in range(i+1, n): x1, y1 = points[i] x2, y2 = points[j] b = (y1 + y2) / 2 valid = True for (x, y) in points: mirror_y = 2 * b - y if (x, mirror_y) not in point_set: valid = False break if valid: return True return False # Example usage points = [(1, 1), (2, 2), (3, 3), (2, 0)] print("Is symmetric?", is_symmetric(points)) ``` ### 复杂度分析 - 时间复杂度:最坏情况下为 $O(n^2)$,因为需要尝试所有点对的组合。 - 空间复杂度:$O(n)$,用于存储点集和镜像点。 ### 注意事项 - 对于大规模数据,可以优化算法,例如只选择部分点对作为候选对称轴。 - 需要处理浮点数精度问题,可以使用四舍五入或误差容忍范围。
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