hdu5751 Eades

本文介绍了一种结合快速傅立叶变换(FFT)与CDQ分治算法解决区间最大值问题的方法。通过具体代码实现,展示了如何利用FFT进行多项式乘法,并结合CDQ分治策略来优化复杂度。

今天热身考到FFT,完全忘光了,模板敲错了。。。
晚上温习下以前的题目

这题就是从最大值每次分割现在的区间,这样递归的区间最大值会更小,对于每种最大值都是卷积做

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int MAXN = 60005;
#define lson l,m,rt<<1
#define rson m+1,r,rt<<1|1

int n;
int a[MAXN];
ll cnt[MAXN];
vector<int> po[MAXN]; // x的所有位置

/*********Segtree************/
int tree[MAXN<<2];
void Build(int l,int r,int rt){
    if(l == r) {
        tree[rt] = a[l]; return;
    }
    int m = (l+r)>>1;
    Build(lson); Build(rson);
    tree[rt] = max(tree[rt<<1], tree[rt<<1|1]);
}
int Query(int L,int R,int l,int r,int rt){
    if(L <= l && r <= R) return tree[rt];
    int m = (l+r)>>1;
    int ans = -1;
    if(L <= m) ans = max(ans, Query(L,R,lson) );
    if(R > m) ans = max(ans, Query(L,R,rson) );
    return ans;
}
/***************FFT**********/
int A[MAXN<<2], B[MAXN<<2]; int C[MAXN<<2];
namespace FFT {
    int pos[MAXN<<2];
    struct comp {
        double r , i ;
        comp ( double _r = 0 , double _i = 0 ) : r ( _r ) , i ( _i ) {}
        comp operator + ( const comp& x ) {
            return comp ( r + x.r , i + x.i ) ;
        }
        comp operator - ( const comp& x ) {
            return comp ( r - x.r , i - x.i ) ;
        }
        comp operator * ( const comp& x ) {
            return comp ( r * x.r - i * x.i , i * x.r + r * x.i ) ;
        }
        comp conj () {
            return comp ( r , -i ) ;
        }
    } A[MAXN<<2] , B[MAXN<<2] ;

    const double pi = acos ( -1.0 ) ;
    void FFT ( comp a[] , int n , int t ) {
        for ( int i = 1 ; i < n ; ++ i ) if ( pos[i] > i ) swap ( a[i] , a[pos[i]] ) ;
        for ( int d = 0 ; ( 1 << d ) < n ; ++ d ) {
            int m = 1 << d , m2 = m << 1 ;
            double o = pi * 2 / m2 * t ;
            comp _w ( cos ( o ) , sin ( o ) ) ;
            for ( int i = 0 ; i < n ; i += m2 ) {
                comp w ( 1 , 0 ) ;
                for ( int j = 0 ; j < m ; ++ j ) {
                    comp& A = a[i + j + m] , &B = a[i + j] , t = w * A ;
                    A = B - t ;
                    B = B + t ;
                    w = w * _w ;
                }
            }
        }
        if ( t == -1 ) for ( int i = 0 ; i < n ; ++ i ) a[i].r /= n ;
    }
    void mul ( int *a , int *b , int *c ,int k) {
        int i , j ;
        for ( i = 0 ; i < k ; ++ i ) A[i] = comp ( a[i] , b[i] ) ;
        j = __builtin_ctz ( k ) - 1 ;
        for ( int i = 0 ; i < k ; ++ i ) {
            pos[i] = pos[i >> 1] >> 1 | ( ( i & 1 ) << j ) ;
        }
        FFT ( A , k , 1 ) ;
        for ( int i = 0 ; i < k ; ++ i ) {
            j = ( k - i ) & ( k - 1 ) ;
            B[i] = ( A[i] * A[i] - ( A[j] * A[j] ).conj () ) * comp ( 0 , -0.25 ) ;
        }
        FFT ( B , k , -1 ) ;
        for ( int i = 0 ; i < k ; ++ i ) {
            c[i] = ( long long ) ( B[i].r + 0.5 ) ;
        }
    }
}
/**************cdq***********/
void cdq(int l,int r){
    if(l > r) return;
    if(l == r) { cnt[1]++; return; }
    int num = Query(l,r,1,n,1);
    int st = lower_bound(po[num].begin(), po[num].end(), l) - po[num].begin();
    int ed = upper_bound(po[num].begin(), po[num].end(), r) - po[num].begin()-1;
    int m = 0;
    for(int i = st; i <= ed+1; ++i){
        int le = st==i? l-1 : po[num][i-1];
        int re = ed+1==i? r+1 : po[num][i];
        A[m++] = re-le;
    } 
    int len = 1;
    while(len < 2*m) len<<=1;
    for(int i = 0; i < m; ++i) B[i] = A[m-1-i];
    for(int i = m; i < len; ++i) A[i]=0, B[i]=0;
    FFT::mul(A,B,C,len);
    for(int i = 0; i < m; ++i){
        cnt[i+1] += C[i+m];
    }

    for(int i = st; i <= ed+1; ++i){
        int le = st==i? l-1 : po[num][i-1];
        int re = ed+1==i? r+1 : po[num][i];
        cdq(le+1, re-1);
    }
}
int main(){
    int T; scanf("%d",&T);
    while(T--){
        scanf("%d",&n);
        memset(cnt,0,sizeof(cnt));
        for(int i = 1; i <= n; ++i) po[i].clear();

        for(int i = 1; i <= n; ++i){
            scanf("%d",&a[i]); po[a[i]].push_back(i);    
        }
        Build(1,n,1);
        cdq(1,n);

        ll ans = 0;
        for(int i = 1; i <= n; ++i) ans += cnt[i]^i;
        printf("%lld\n",ans);
    }
    return 0;
}
成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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