【HDU2795】Billboard(线段树)

大意:给一个h*w的格子,然后给出多个1*w的板子往格子里面填,如果有空间尽量往上一行填满,输出行数,无法填补,则输出-1;

可以使用线段树转化问题,将每一排的格子数目放到每一个叶子节点上,然后每有一块板子,进行query查询靠左子树的第一个大于板子的叶子,进行update操作更新叶子。每个节点附权值max叶子节点即可。令一个小坑是h和w的范围是1e9,数组太大。试想如果格子高度h > 板子的个数n,那么我们只需要压缩格子到n个高度即可。所有给叶子节点的存储空间就能压缩成n的范围即1e6。

 

 1 #include <iostream>
 2 #include <cstring>
 3 #include <cstdlib>
 4 #include <cstdio>
 5 #include <cmath>
 6 #include <cctype>
 7 #include <algorithm>
 8 #include <numeric>
 9 #include <climits>
10 #include <vector>
11 #include <string>
12 using namespace std;
13 
14 const int maxn =  200000 + 10;
15 int maxv[maxn << 2];
16 
17 void PushUp (int rt) {
18     maxv[rt] = max (maxv[rt * 2], maxv[rt * 2 + 1] );
19 }
20 
21 void build (int w, int l, int r, int rt) {
22     maxv[rt] = w;
23     if (l == r) {
24         return ;
25     }
26     int m = (l + r) / 2;
27     build (w, l, m, rt * 2);
28     build (w, m + 1, r, rt * 2 + 1);
29 }
30 
31 int query (int x, int l, int r, int rt) {
32     if (r == l) {
33         maxv[rt] -= x;
34         return l;
35     }
36     int m = (l + r) / 2;
37     int ret;
38     if (maxv[rt * 2] >= x) {
39         ret = query (x, l, m, rt * 2);
40     } else {
41         ret = query (x, m + 1, r, rt * 2 + 1);
42     }
43     PushUp(rt);
44     return ret;
45 }
46 
47 int main () {
48     int h, w, n;
49 
50     while (~scanf ("%d %d %d", &h, &w, &n)) {
51         if (h > n) {
52             h = n;
53         }
54         build (w, 1, h, 1);
55         while (n --) {
56             int x; scanf ("%d", &x);
57             if (maxv[1] < x) {
58                 printf ("%d\n", -1);
59             } else {
60                 printf ("%d\n", query (x, 1, h, 1));
61             }
62         }
63     }
64     return 0;
65 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Destiny-Gem/p/3877485.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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