POJ2104 k-th number

本文介绍了一种使用主席树解决区间第k大数查询问题的方法。通过离散化和线段树维护,使得空间复杂度从n^2降低至nlogn。文中详细解释了查询流程,并附带完整代码。

题意:

询问区间[L,R]间的第k大数

解:

主席树
主席树的大致思路是先将所有值离散化到[1,n]
然后对于每一个位置i建立一棵权值线段树
维护位置[1,i]中的数字出现情况(例如:权值在[1,mid]范围内的数有x个)
但是这样空间开销太大,所以我们考虑每一棵线段树每次建树时相对于前面只改变了logn个点,其他点均未改变,所以我们可以直接连上这些未改变的点,新建改变后的结点,这样,空间复杂度从n^2降为nlogn。
对于查询区间[L,R],考察它的数字出现情况,发现其实就是[1,R]的数字出现情况-[1,L-1]的数字出现情况。在查询过程中若[1,R]-[1,L-1]在[l,mid](注意:mid不是(L+R)>>1而是当前走到的权值范围的中间)区间内的数字出现次数小于k,那么递归下去,否则查询[mid+1,r]的排名为k-([1,R]-[1,L-1])的数字。

代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cstdlib>
#define For(i,j,k) for(int i=(j);i<=(int)k;i++)
#define Forr(i,j,k) for(int i=(j);i>=(int)k;i--)
#define Set(a,b) memset(a,b,sizeof a))
#define Rep(i,u) for(int i=Begin[u],v=to[i];i;i=Next[i],v=to[i])
#define L(i) (T[i].s[0])
#define R(i) (T[i].s[1])
#define S(i) (T[i].sum)
using namespace std;
const int N=100010;
inline void read(int &x){
    x=0;char c=getchar();int f(0);
    while(c<'0'||c>'9')f|=(c=='-'),c=getchar();
    while(c>='0'&&c<='9')x=(x<<3)+(x<<1)+(c^48),c=getchar();
    x=f?-x:x;
}
struct A{
    int id,x;
    bool operator <(const A b)const {
        return x<b.x;
    }
};

struct node{
    int s[2],sum;
};
struct cht{
    node T[N*20];
    int rt[N],rk[N],cnt,n;
    A a[N];
    #define mid (l+r>>1)
    inline void init(int num){
        cnt=0,n=num;
        For(i,1,n)read(a[i].x),a[i].id=i;
        sort(a+1,a+n+1);
        For(i,1,n)rk[a[i].id]=i;
        For(i,1,n)insert(rk[i],rt[i]=rt[i-1],1,n);
    }
    inline void insert(int val,int &x,int l,int r){
        T[++cnt]=T[x],x=cnt,++S(x);
        if(l==r)return ;
        if(val<=mid)insert(val,L(x),l,mid);
        else insert(val,R(x),mid+1,r);
    }
    inline int query(int l,int r,int k){
        return a[query(rt[l-1],rt[r],1,n,k)].x;
    }
    inline int query(int u,int v,int l,int r,int k){
        int sum=S(L(v))-S(L(u));
        if(l==r)return l;
        if(k<=sum)return query(L(u),L(v),l,mid,k);
        else return query(R(u),R(v),mid+1,r,k-sum);
    }
}t;

int main(){
    int n,m;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF){
        t.init(n);
        while(m--){
            int u,v,k;
            read(u),read(v),read(k);
            printf("%d\n",t.query(u,v,k));
        }
    }
    return 0;
}
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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