莫队算法学习笔记(二)——带修莫队

本文介绍了带修莫队算法,一种处理修改操作的莫队算法。内容包括如何处理修改、排序函数的实现、块的大小选择以及算法的时间复杂度分析,并提供了一个例题BZOJ2120的解决方案。

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前言:什么是莫队

莫队算法,是一个十分优雅暴力

普通的莫队可以轻松解决一些离线问题,但是,当遇上了一些有修改操作的问题,普通莫队就无能为力了。

于是,改进后的莫队——带修莫队就这样产生了。

L i n k Link Link

普通莫队详见博客莫队算法学习笔记(一)——普通莫队

接下来,我们一起在普通莫队的基础之上,学会带修莫队这个强大无比的算法。


第一个问题:如何处理修改

既然是带修莫队,那么第一个关键问题就是如何处理修改

其实,我们可以增加一个变量,来记录对于每一个询问操作,在进行询问之前一共进行了多少次修改,然后对于每一次询问,只要像普通莫队的 L L L指针和 R R R指针一样新增一个 K K K指针来表示当前进行了多少次修改,而 K K K指针的移动也与 L L L指针和 R R R指针是类似的。

模板如下:

register int L=0,R=0,K=0,ans=0;
for(sort(q+1,q+q_num+1,cmp),i=1;i<=q_num;++i)
{
   
        while(K<q[i].k) Change(++K);
        while(K>q[i].k) Change(K--);
        while(R<q[i].r) Add(++R);
        while(L>q[i].l) Add(--L);
        while(R>q[i].r) Del(R--);
        while(L<q[i].l) Del(L++);
        res[q[i].pos]=ans;
}

C h a n g e ( ) Change() Change()函数、 A d d ( ) Add() Add()函数和 D e l ( ) Del() Del()函数里面的内容自己视题意而定。


第二个问题:如何写排序函数

现在加上了一个 k k k变量来表示在每个询问之前进行了几次操作。

那么,现在的排序函数 c m p ( ) cmp() cmp()应该怎么写呢?

首先,应该判断 l l l是否在同一块内,如果相同,就返回 p o s [ x . l ] &lt; p o s [ y . l ] pos[x.l]&lt;pos[y.l] pos[x.l]<pos[y.l]

然后,应该判断 r r r是否在同一块内,如果相同,就返回 p o s [ x . r ] &lt; p o s [ y . r ] pos[x.r]&lt;pos[y.r] pos[x.r]<pos[y.r]

最后,再比较 k k k的大小,即返回

好的,我知道了,下面是我的回答: 聚类算法是一种无监督学习算法,它可以将数据集中的数据按照某种规则进行分组,使得同一组内的数据相似度较高,不同组之间的数据相似度较低。聚类算法可以帮助我们对数据进行分类、分析和理解,同时也可以为其他机器学习任务提供数据预处理和特征提取的支持。 聚类算法的基本流程包括:确定聚类算法的目标函数、选择相似度度量方法、选择聚类算法、确定聚类的数量、进行聚类操作以及评估聚类效果。常见的聚类算法包括K-Means算法、层次聚类算法、密度聚类算法等。 K-Means算法是一种基于距离的聚类算法,它的基本思想是将数据集中的数据划分为K个簇,使得同一簇内的数据相似度较高,不同簇之间的数据相似度较低。K-Means算法的优点是计算复杂度较低,容易实现,但是需要预先指定簇的数量和初始聚类中心。 层次聚类算法是一种基于相似度的聚类算法,它的基本思想是不断合并数据集中相似度最高的数据,直到所有数据都被合并为一个簇或达到预先设定的簇的数量。层次聚类算法的优点是不需要预先指定簇的数量和初始聚类中心,但是计算复杂度较高。 密度聚类算法是一种基于密度的聚类算法,它的基本思想是将数据集中的数据划分为若干个密度相连的簇,不同簇之间的密度差距较大。密度聚类算法的优点是可以发现任意形状的簇,但是对于不同密度的簇分割效果不佳。 以上是聚类算法的基础知识,希望能对您有所帮助。
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