【hihoCoder第十六周】RMQ-ST算法

RMQ的大裸题。没什么意思。开始数组开小了,RE了一次。下面放代码。

 

 1 #include <bits/stdc++.h>
 2 using namespace std;
 3 
 4 vector<int> A;
 5 int dp[1000005][20];
 6 
 7 void RMQ_init () {
 8     int n = A.size();
 9     for (int i = 0; i < n; ++ i) {
10         dp[i][0] = A[i];
11     }
12     for (int j = 1; (1 << j) <= n; ++ j) {
13         for (int i = 0; i + (1 << j) - 1 < n; ++ i) {
14             dp[i][j] = min(dp[i][j - 1], dp[i + (1 << (j - 1))][j - 1]);
15         }
16     }
17 }
18 
19 int RMQ (int L, int R) {
20     int k = 0;
21     while ((1 << (k + 1)) <= R - L + 1) ++ k;
22     return min(dp[L][k], dp[R - (1 << k) + 1][k]);
23 }
24 
25 int main () {
26     int n;
27     while (~scanf ("%d", &n)) {
28         int x, op_n;
29         for (int i = 0 ; i < n; ++ i) {
30             scanf ("%d", &x);
31             A.push_back(x);
32         }
33         /*
34         for (int i = 0; i < A.size() - 1; ++ i) {
35             cout << A[i] << endl;
36         }
37         */
38         RMQ_init ();
39         int a, b;
40         scanf ("%d", &op_n);
41         for (int i = 0; i < op_n; ++ i) {
42             scanf ("%d%d", &a, &b);
43             printf ("%d\n", RMQ(a - 1, b - 1));
44         }
45     }
46     return 0;
47 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Destiny-Gem/p/4034021.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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