【单调栈 && 子矩阵】ACM-ICPC 2018 南京赛区网络预赛 B. The writing on the wall

本文介绍一种高效算法,用于计算给定含有黑块的矩阵中,所有不包含黑块的子矩阵数量。通过维护每行的单调栈并利用前缀和技巧,在O(n*m)的时间复杂度内解决问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Step1 Problem:

给你 n*m 的矩阵,里面有 k 个黑块,给你 k 个黑块的下标。
输出所有不包含黑块的子矩阵的个数和
数据范围:
1 <= n <= 1e5, 1 <= m <= 100, 0 <= k <= 1e5.

Step2 Ideas:

前置技能:以 (x, y) 为右下角的子矩阵个数 = sum{ f(i) }, i = 1, 2, 3, …, y. 其中 f(i) 代表 x - max{ black(j) }, j = i, i+1, …, y. 其中 black(j) 代表第 j 列最大行下标的黑块.
我们只要 O(1) 的求出以每个下标为右下角的子矩阵个数。
时间复杂度就是 O(n*m).
核心就是我们如何 O(1) 的求出每个下标为右下角的子矩阵个数:
每一行,我们可以维护一个 递增的 单调栈。
每一行,我们维护每个位置的答案。
具体看代码就知道如何 O(1) 求出了。

Step3 Code:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define ll long long
const int N = 1e5+5;
const int M = 105;
struct node
{
    int col, row;
};
bool Map[N][M];
int black[M];
ll sum[M];
int main()
{
    int T, Case = 1, n, m, k, u, v;
    scanf("%d", &T);
    while(T--)
    {
        memset(Map, 0, sizeof(Map));
        scanf("%d %d %d", &n, &m, &k);
        for(int i = 1; i <= k; i++)
        {
            scanf("%d %d", &u, &v);
            Map[u][v] = 1;
        }
        memset(black, 0, sizeof(black));
        ll ans = 0;
        for(int i = 1; i <= n; i++)
        {
            stack<node> q;//维护单调递增的栈,用来记录黑块的位置
            q.push((node){0, n+1});//添加一个边界,好求一点。
            sum[0] = 0;
            for(int j = 1; j <= m; j++)
            {
                if(Map[i][j])
                    black[j] = max(black[j], i);//更新这一列最大行黑块
                while(q.top().row <= black[j]) {//弹出没有效果的黑块
                    q.pop();
                }
                sum[j] = sum[q.top().col] + (i-black[j])*(j - q.top().col);//O(1) 求出当前位置的答案
                q.push((node){j, black[j]});//入栈
                ans += sum[j];//叠加起来
            }
        }
        printf("Case #%d: %lld\n", Case++, ans);
    }
    return 0;
}
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域,自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具,能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架,它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来,实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一,推动了Jenkins从持续集成(CI)向持续交付(CD)及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下: 登录Jenkins,点击“新建项”,选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述,点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心,用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例: 在上述脚本中,定义了四个阶段:Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline,我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署,从而提高项目的整体质量和可靠性。
### 解读和使用给定的数值 一组数值 `-0.000637 0.999992 0.004023 -107.690669 -0.999997 -0.000645 0.002144 18.258843 0.002146 -0.004021 0.999990 20.338619` 可能代表了一个 **4x3 的变换矩阵** 或者是一个 **齐次坐标系下的旋转和平移组合**。这类数据通常用于描述物体的姿态(位置和方向),特别是在计算机图形学、机器人技术等领域。 #### 数值解释 这些数可以被重新排列成如下形式: \[ M = \begin{bmatrix} -0.000637 & 0.999992 & 0.004023 \\ -0.999997 & -0.000645 & 0.002144 \\ 0.002146 & -0.004021 & 0.999990 \\ -107.690669 & 18.258843 & 20.338619 \end{bmatrix} \] 此矩阵包含了两个主要部分: - 左上角 \(3 \times 3\) 子矩阵表示的是 **旋转分量**, 描述了对象相对于某个固定框架的方向变化。 - 最右边的一列向量则对应于 **平移分量**, 表明了该对象沿三个轴的具体位移距离[^1]。 对于上述具体例子而言,这意味着存在一个几乎完全绕着 Y 轴进行了轻微倾斜的对象,并且它位于空间中的特定位置 (-107.69, 18.26, 20.34) 处。 #### 使用方法 当处理这样的转换时,可以通过乘法将其应用于其他点或向量来改变它们的位置或朝向。例如,在 OpenGL 中应用这样一个模型视图矩阵可能会涉及到下面类似的代码片段: ```cpp glm::mat4 transform( -0.000637f, 0.999992f, 0.004023f, -107.690669f, -0.999997f,-0.000645f, 0.002144f, 18.258843f, 0.002146f,-0.004021f, 0.999990f, 20.338619f, 0.f , 0.f , 0.f, 1.f); // 应用到顶点着色器中... glUniformMatrix4fv(transformLocation, 1, GL_FALSE, glm::value_ptr(transform)); ``` 这段 C++/GLSL 代码展示了如何定义并传递一个基于所讨论的数据集构建出来的 `transform` 矩阵至 GPU 进行渲染计算
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