【POJ】Buy Tickets(线段树)

点更新用法很巧妙的一道题。倒序很容易的找到该人的位置,而update操作中需要不断的变化下标才能合理的插入。看了别人写的代码,学习了。

 

 1 #include <iostream>
 2 #include <cstring>
 3 #include <cstdio>
 4 #include <map>
 5 using namespace std;
 6 
 7 const int maxn = 2e5 + 10;
 8 int sumv[maxn << 2], data[maxn];
 9 
10 void PushUp (int rt) {
11     sumv[rt] = sumv[rt << 1] + sumv[rt << 1 | 1];
12 }
13 
14 void build (int l, int r, int rt) {
15     if (l == r) {
16         sumv[rt] = 1;
17         return ;
18     }
19     int m = (l + r) / 2;
20     build (l, m, rt << 1);
21     build (m + 1, r, rt << 1 | 1);
22     PushUp (rt);
23 }
24 
25 void update (int p, int v, int l, int r, int rt) {
26     if (l == r) {
27         data[l] = v; sumv[rt] = 0;
28         return ;
29     }
30     int m = (l + r) >> 1;
31     if (sumv[rt * 2] >= p) {
32         update (p, v, l, m, rt * 2);
33     } else {
34         update (p - sumv[rt * 2], v, m + 1, r, rt * 2 + 1);
35     }
36     PushUp(rt);
37 }
38 
39 int main () {
40     pair<int, int> p[maxn];
41     int n;
42     while (~scanf ("%d", &n)) {
43         for (int i = 0; i < n; ++ i) {
44             scanf ("%d%d", &p[i].first, &p[i].second);
45         }
46         build (1, n, 1);
47         for (int i = n - 1; i >= 0; -- i) {
48             update (p[i].first + 1, p[i].second, 1, n, 1);
49         }
50         for (int i = 1; i <= n; ++ i) {
51             if (i == 1) {
52                 printf ("%d", data[i]);
53             } else {
54                 printf (" %d", data[i]);
55             }
56         }
57         puts("");
58     }
59     return 0;
60 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Destiny-Gem/p/3879892.html

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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