I Hate It——线段树

本博客介绍了一个用于处理学生成绩查询与更新的问题,通过使用位运算优化数据结构实现高效的操作。

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

I Hate It
Time Limit:3000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u

Description

很多学校流行一种比较的习惯。老师们很喜欢询问,从某某到某某当中,分数最高的是多少。 
这让很多学生很反感。 

不管你喜不喜欢,现在需要你做的是,就是按照老师的要求,写一个程序,模拟老师的询问。当然,老师有时候需要更新某位同学的成绩。
 

Input

本题目包含多组测试,请处理到文件结束。 
在每个测试的第一行,有两个正整数 N 和 M ( 0<N<=200000,0<M<5000 ),分别代表学生的数目和操作的数目。 
学生ID编号分别从1编到N。 
第二行包含N个整数,代表这N个学生的初始成绩,其中第i个数代表ID为i的学生的成绩。 
接下来有M行。每一行有一个字符 C (只取'Q'或'U') ,和两个正整数A,B。 
当C为'Q'的时候,表示这是一条询问操作,它询问ID从A到B(包括A,B)的学生当中,成绩最高的是多少。 
当C为'U'的时候,表示这是一条更新操作,要求把ID为A的学生的成绩更改为B。 
 

Output

对于每一次询问操作,在一行里面输出最高成绩。
 

Sample Input

     
5 6 1 2 3 4 5 Q 1 5 U 3 6 Q 3 4 Q 4 5 U 2 9 Q 1 5
 

Sample Output

     
5 6 5 9

Hint

Huge input,the C function scanf() will work better than cin 
 

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#define maxn 210000

using namespace std;

int shu[maxn<<2];//位运算符,“<<”为左移运算符,maxn<<2,为maxn*4,即maxn*(2^2).“>>”为右移运算符,
x>>5意思为x/(2^5);位运算要比乘法除法运算省时。

void build(int l,int r,int rt)
{
    if(l == r)
    {
        scanf("%d",&shu[rt]);
        return ;
    }
    int mid = (l + r)/2;
    build(l,mid,rt*2);
    build(mid+1,r,rt*2+1);//rt*2+1可以写为“rt<<1|1”,“|”为亦或运算符,将二进制的0变为1,1变为0。
    if(shu[rt*2] > shu[rt*2+1])
        shu[rt] = shu[rt*2];
    else
        shu[rt] = shu[rt*2+1];
}

int que(int a,int b,int l,int r,int rt)
{
    if(l >= a && r <= b)
    {
        return shu[rt];
    }
    int mid = (l+r)/2;
    int cheng = 0;
    if(a <= mid)
    {
        cheng = max(cheng,que(a,b,l,mid,rt*2));
    }
    if(b > mid)
    {
        cheng = max(cheng,que(a,b,mid+1,r,rt*2+1));
    }
    return cheng;
}

void udd(int a,int b,int l,int r,int rt)
{
    if(l == r&&l==a)
    {
        shu[rt] = b;
        return;
    }
    int mid = (l+r)/2;
    if(a <= mid)
        udd(a,b,l,mid,rt*2);
    else
        udd(a,b,mid+1,r,rt*2+1);

    if(shu[rt*2+1] > shu[rt*2])
        shu[rt] = shu[rt*2+1];
    else
        shu[rt] = shu[rt*2];
}

int main()
{
    int N,M;
    int a,b;
    char ch[10];
    while(scanf("%d %d",&N,&M)!=EOF)
    {
        memset(shu,0,sizeof(shu));
        build(1,N,1);
        while(M--)
        {
            scanf("%s %d %d",ch,&a,&b);
            if(ch[0] == 'Q')
            {
                printf("%d\n",que(a,b,1,N,1));
            }
            else
            {
                udd(a,b,1,N,1);
            }
        }
    }
    return 0;
}


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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