去掉最大值，最小值的区间和——线段树

线段树解决区间去掉最大最小值问题
最新推荐文章于 2021-12-08 13:18:29 发布
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本文介绍如何使用线段树来处理数组A中区间[L, R]去掉最大值和最小值后的和。首先，理解线段树的基本概念，然后建立三个数组分别存储区间和、最大值和最小值。对于每次更新（替换数组元素）和查询（求区间去掉极值后的和）操作，使用线段树进行高效处理。注意区间和可能会超出int类型范围，需特别处理。" 109382506,8208365,Vue.js 验证码插件对比与使用指南,"['前端开发', 'Vue框架', '验证码插件']

A - 一棵简单的线段树

 

人生已如此艰难，让我们活得轻松一点.

给你一个数组 A[1..n]A[1..n]，初始时每个元素都为零.

我会请你帮我对数组完成一些操作.

第一种可能，我会给你两个数 pp 和 xx（1≤p≤n1≤p≤n）， 
请你帮我把数组的第 pp 个元素替换为 xx， 
即 A[p]←x

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（线段树） 简单 区间求和
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//区间求和 getsum() 函数，与区间最小值不同的是，建树的时候区间最小值数组里面存放的是最小项，而求和是建树数组里面存放的是子树和，还有pushdown()函数传递的时候，val的数值要跟着变化。#include#define MAX 65535#define INFINITY 65535#define min(a,b) a<b?a:bstruct node{int val;int add
【线段树】动态最值
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题目描述 有一个包含n个元素的数组，要求实现以下操作： DELETE k：删除位置k上的数。右边的数往左移一个位置。 QUERY i j：查询位置i~j上所有数的最小值和最大值。 例如有10个元素： QUERY 2 8的结果为2 9。依次执行DELETE 3和DELETE 6（注意这时删除的是原始数组的元素7）后数组变为： 输入 输入文件mi
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引言 在R学习中经常用到的是按着某种逻辑值提取数据集。本文来讲一下利用索引的手法删除数据集合。 数据准备 > Data 英雄 职业 熟练等级 使用频次 胜率 1 后裔 射手 5 856 0.64 2 孙尚香 射手 5 211 0.10 3 狄仁杰 射手 5 324 0.20 4 李元芳 射手 4 75 0.30 5 安琪拉 法师 5 2324 0.
⭐算法入门⭐《线性枚举》简单10 —— LeetCode 剑指 Offer 17. 打印从1到最大的n位数
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可以先自定义函数，也可以用的时候再定义。>mat<-matrix(c(1:3,7:9,4:6),byrow=T,nc=3) >mat [,1][,2][,3] [1,]123 [2,]789 [3,]456 >apply(mat,2,fu...
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C++编程（数组） 去除最大值和最小值，评委的平均分。
Alex
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#include "iostream" using namespace std; int main() { const int n=6; //灵活定义数组的大小 int a[n],max, min,i=0,sum; double score; for(i=0; i<n; i++) //灵活输入数组的元素 cin>>a[i]; //输出处理前的结果值：
线段树优化dp最大值最小值
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08-24
在动态规划问题中，当需要频繁查询区间最大值或最小值时，线段树是一种非常有效的数据结构，能够显著优化时间复杂度。线段树可以在 $ O(\log n) $ 的时间内完成区间查询和单点更新操作，从而替代暴力方法中 $ O(n) $ 的区间扫描，使得整体算法效率大幅提升。 例如，在某些动态规划问题中，状态转移方程可能依赖于某个区间内的最大值或最小值。以一个典型的例子来看，假设有一个状态转移方程： $$ dp[i] = \min(dp[i], \min_{j=i-L}^{i-1} dp[j] + cost(i)) $$ 其中，$ \min_{j=i-L}^{i-1} dp[j] $ 部分可以通过线段树维护 $ dp $ 数组的区间最小值，从而快速获取当前状态所需的最小值。 此外，当动态规划问题涉及区间最大值和最小值的差值时，例如在某个区间内求最大值与最小值的差是否满足某种条件，线段树可以分别维护每个区间的最大值和最小值，从而在查询时快速获取这两个值[^4]。 为了实现线段树优化动态规划，通常需要构建一个线段树结构来维护当前状态下的最优值（最大值或最小值），并在每一步动态规划计算时，利用线段树查询所需的区间值。以下是一个简化的线段树实现，用于维护区间最小值的示例： ```cpp struct SegmentTree { vector<int> tree; int n; SegmentTree(int size) { n = 1; while (n < size) n <<= 1; tree.resize(n << 1, INT_MAX); } void update(int pos, int value) { pos += n; tree[pos] = value; while (pos >>= 1) tree[pos] = min(tree[pos << 1], tree[pos << 1 | 1]); } int query(int l, int r) { int res = INT_MAX; l += n; r += n; while (l <= r) { if (l % 2 == 1) res = min(res, tree[l++]); if (r % 2 == 0) res = min(res, tree[r--]); l >>= 1; r >>= 1; } return res; } }; ``` 在实际应用中，线段树优化动态规划的技巧常见于处理大规模数据的问题，如 Codeforces 上的某些题目，其中涉及划分区间并求取区间极值的场景[^3]。
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