bzoj 5016 一个简单的询问

本文深入探讨了莫队算法的原理与应用,通过解决一道类似THUWC竞赛中的问题,详细介绍了如何将询问转化为前缀询问并使用莫队算法进行高效求解,适合对莫队算法感兴趣的学习者。

THUWC 考了莫队(这个应该可以说吧)

然而不会莫队,签到失败,所以找到了一道长得差不多的题写一写

为什么这么长时间都没有发现这道题(半恼

给你一个长度为N的序列ai,1≤i≤N和q组询问,每组询问读入l1,r1,l2,r2,需输出
 
get(l,r,x)表示计算区间[l,r]中,数字x出现了多少次。
 
 
 
sol:
 
把一个询问拆成 4 个前缀询问,注意到 $\sum\limits_{x=0}^{\infty}get(l_1,r_1,x) \cdot get(l_2,r_2,x) = \sum\limits_{x=0}^{\infty}get(1,r_1,x) \cdot get(1,r_2,x) - \sum\limits_{x=0}^{\infty}get(1,l_1-1,x) \cdot get(1,r_2,x) - \sum\limits_{x=0}^{\infty}get(1,r_1,x) \cdot get(1,r_2 - 1,x) + \sum\limits_{x=0}^{\infty}get(1,l_1-1,x) \cdot get(1,l_2-1,x)$
然后每组询问就是一个二元组了(因为左端点都是 $1$) ,所以可以莫队,用两个 $cnt$ 数组记一下左边右边的每一个 $x$ 出现了多少次即可
#include<bits/stdc++.h>
#define LL long long
using namespace std;
inline int read()
{
    int x = 0,f = 1;char ch = getchar();
    for(;!isdigit(ch);ch = getchar())if(ch == '-') f = -f;
    for(;isdigit(ch);ch = getchar())x = 10 * x + ch - '0';
    return x * f;
}
const int maxn = 50010;
int n,a[maxn];
int bl[maxn],tot,cntl[maxn],cntr[maxn];
LL ans[maxn];
struct Ques
{
    int l,r,flag,pos;
    Ques(){}
    Ques(int _1,int _2,int _3,int _4): l(_1),r(_2),flag(_3),pos(_4){}
    bool operator < (const Ques &b)const{return (bl[l] == bl[b.l]) ? (r < b.r) : (bl[l] < bl[b.l]);}
}qs[maxn << 2];
int main()
{
    n = read();
    for(int i=1;i<=n;i++)a[i] = read();
    int BLSIZE = sqrt(n);
    for(int i=1;i<=n;i++)bl[i] = i / BLSIZE;
    int q = read();
    for(int i=1;i<=q;i++)
    {
        int xl = read(),xr = read(),yl = read(),yr = read();
        qs[++tot] = Ques(xr,yr,1,i);
        if(xl > 1)qs[++tot] = Ques(xl - 1,yr,-1,i);
        if(yl > 1)qs[++tot] = Ques(xr,yl - 1,-1,i);
        if(xl > 1 && xr > 1)qs[++tot] = Ques(xl - 1,yl - 1,1,i);
    }
    sort(qs + 1,qs + tot + 1);
    int l = 0,r = 0;
    LL now = 0;
    for(int i=1;i<=tot;i++)
    {
        while(l < qs[i].l){l++;now += cntr[a[l]];cntl[a[l]]++;}
        while(r < qs[i].r){r++;now += cntl[a[r]];cntr[a[r]]++;}
        while(l > qs[i].l){cntl[a[l]]--;now -= cntr[a[l]];l--;}
        while(r > qs[i].r){cntr[a[r]]--;now -= cntl[a[r]];r--;}
        ans[qs[i].pos] += qs[i].flag * now; 
    }
    for(int i=1;i<=q;i++)cout << ans[i] << endl;
}
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转载于:https://www.cnblogs.com/Kong-Ruo/p/10326348.html

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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