HDU1754 I 单点更新,区间最值

本文介绍了一个简单的线段树实现案例——HDU1754问题的解决方法。通过单点更新及区间最值查询,文章详细展示了如何构建线段树,并进行更新和查询操作。

HDU1754I Hate It
简单的线段树,单点更新及区间最值,不需优化,更新到叶子节点

#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct node{
    int left,right;
    int Max;
}tree[200000*4];
int p,v;///把p点的值改为v
void Build(int l,int r,int cur){
    tree[cur].left=l;
    tree[cur].right=r;
    if(l==r){
        scanf("%d",&tree[cur].Max);
        return ;
    }
    int mid=(l+r)/2;
    Build(l,mid,cur*2);
    Build(mid+1,r,cur*2+1);
    tree[cur].Max=max(tree[cur*2].Max,tree[cur*2+1].Max);
}
void Update(int cur){
    if(tree[cur].left==tree[cur].right&&tree[cur].left==p){
        tree[cur].Max=v;
        return ;
    }
    int mid=(tree[cur].left+tree[cur].right)/2;
    if(p<=mid)Update(cur*2);
    else Update(cur*2+1);
    tree[cur].Max=max(tree[cur*2].Max,tree[cur*2+1].Max);
}
int Query(int l,int r,int cur){
    if(l==tree[cur].left&&r==tree[cur].right)return tree[cur].Max;
    int mid=(tree[cur].left+tree[cur].right)/2;
    if(r<=mid)return Query(l,r,cur*2);
    else if(l>mid)return Query(l,r,cur*2+1);
    else return max(Query(l,mid,cur*2),Query(mid+1,r,cur*2+1));
}
int main(){
    int n,m,a,b;
    char c;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF){
        Build(1,n,1);
        while(m--){
            getchar();
            scanf("%c%d%d",&c,&a,&b);
            if(c=='Q')printf("%d\n",Query(a,b,1));
            else {p=a;v=b;Update(1);}
        }
    }
    return 0;
}
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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