poj2299 树状数组求逆序对 模板题

本文深入探讨了Ultra-QuickSort算法的实现细节,通过C++代码展示了如何使用树状数组进行快速排序,并计算逆序对数目。文章详细解释了算法流程,包括树状数组的查询和更新操作,为读者提供了完整的代码示例。

Ultra-QuickSort POJ - 2299
题目:https://vjudge.net/problem/POJ-2299

#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<string>
#include<vector>
#include<stack>
#include<map>
#include<set>
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#define ll long long
using namespace std;
int n;
ll ans;
const int maxn=500010;
int a[maxn];
int c[maxn];
struct node
{
    int id;
    int val;
}no[maxn];

int cmp(node a,node b)
{
    return a.val<b.val;
}
int ask(int x)
{
   int ans=0;
   for(;x;x-=x&(-x))
         ans+=c[x];
   return ans;
}
int add(int x,int y)
{
    for(;x<=n;x+=x&(-x))
    {
        c[x]+=y;
    }
}
int main()
{

    while(~scanf("%d",&n)&&n)
    {
        memset(c,0,sizeof(c));
        memset(a,0,sizeof(a));
        ans=0;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d",&no[i].val);
            no[i].id=i;
        }
        sort(no+1,no+1+n,cmp);
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            a[no[i].id]=i;
        }

        for(int i=n;i;i--)
        {
            ans+=ask(a[i]-1);
            add(a[i],1);
        }
        printf("%lld\n",ans);

    }
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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