【HDU1514】Stars(树状数组)

绝对大坑。千万记住树状数组0好下标位置是虚拟节点。详见大白书P195。其实肉眼看也能得出,在add(有的也叫update)的点修改操作中如果传入0就会死循环。最后TLE。所以下标+1解决问题。上代码!

 

 1 #include <iostream>
 2 #include <cstring>
 3 #include <cstdlib>
 4 #include <cstdio>
 5 #include <algorithm>
 6 #include <numeric>
 7 #include <cctype>
 8 #include <cmath>
 9 using namespace std;
10 
11 const int V = 32000 + 10;
12 const int M = 15000 + 10;
13 int C[V], res[M];
14 
15 int lowbit (int x) {
16     return x & -x;
17 }
18 
19 int sum (int x) {
20     int ret = 0;
21     while (x > 0) {
22         ret += C[x]; x -= lowbit(x);
23     }
24     return ret;
25 }
26 
27 void add (int x, int d) {
28     while (x <= V) {
29         C[x] += d; x += lowbit(x);
30     }
31 }
32 
33 int main () {
34     int n, x, y;
35     while (~scanf("%d", &n)) {
36         memset(C, 0, sizeof(C));
37         memset(res, 0, sizeof(res));
38 
39         for (int i = 0 ; i < n; ++ i) {
40             scanf ("%d %d", &x, &y);
41             res[sum(x + 1)] ++;
42             add(x + 1, 1);
43         }
44         for (int i = 0 ; i < n; ++ i) {
45             printf ("%d\n", res[i]);
46         }
47     }
48     return 0;
49 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Destiny-Gem/p/3871287.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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