poj 2828 线段树

本文深入探讨了一段使用C++实现的高效更新算法与答案输出过程,通过构建二叉树结构和利用前缀和思想,实现复杂度优化。详细解释了代码逻辑,包括构建树、更新节点及输出答案的步骤,适用于解决类似求区间更新和查询问题。

传送门

思路:假设有n个空位,倒着看,往里放人,插的位置的值可以看作前方空位的和,倒着处理一遍即可。

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
using namespace std;
struct node
{
    int l,r;
    int c;
}t[800000];
int n,a[200005],b[200005];
int ans[200005];
void build(int ll,int rr,int rot)
{
    t[rot].l=ll;
    t[rot].r=rr;
    if(ll==rr)t[rot].c=1;
    else
    {
        int mid=(ll+rr)/2;
        build(ll,mid,rot<<1);
        build(mid+1,rr,rot<<1|1);
        t[rot].c=t[rot<<1].c+t[rot<<1|1].c;
    }
}
void update(int aa,int rot,int num)
{
    if(t[rot].l==t[rot].r)
    {
        ans[t[rot].l]=b[num];
        t[rot].c=0;
    }
    else
    {
        if(t[rot<<1].c>=aa)update(aa,rot<<1,num);
        else update(aa-t[rot<<1].c,rot<<1|1,num);
        t[rot].c=t[rot<<1].c+t[rot<<1|1].c;
    }
}
int main()
{
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d%d",&a[i],&b[i]);
        build(1,n,1);
        for(int i=n;i>=1;i--)
        {
            update(a[i]+1,1,i);
        }
        cout<<ans[1];
        for(int i=2;i<=n;i++)cout<<" "<<ans[i];
        cout<<endl;
    }
    return 0;
}


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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