线段树成段更新化为单点更新-杭电4027

本文介绍了一种使用段式树状数组的数据结构实现方法,包括构建、查询和更新操作的具体实现过程。通过实例演示了如何高效地进行区间查询与更新,适用于需要频繁进行区间操作的场景。
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <cmath>
using namespace std;
#define maxn 100010
long long num[maxn<<2];
void up(int rt)
{
	num[rt]=num[rt<<1]+num[rt<<1|1];
}
void build(int L,int R,int rt)
{
	if(L==R)
	{
		scanf("%I64d",&num[rt]);
		return;
	}
	int m=(L+R)/2;
	build(L,m,rt<<1);
	build(m+1,R,rt<<1|1);
	up(rt);
}
long long query(int a,int b,int L,int R,int rt)
{
	if(a<=L&&b>=R)
	{
		return num[rt];
	}
	int m=(L+R)/2;
	long long temp=0;
	if(a<=m)
		temp+=query(a,b,L,m,rt<<1);
	if(b>m)temp+=query(a,b,m+1,R,rt<<1|1);
	return temp;

}
void update(int a,int b,int L,int R,int rt)
{
	if(num[rt]==R-L+1)return;
	if(L==R)
	{
		num[rt]=(long long)sqrt(1.0*num[rt]);
		return;
	}
	int m=(L+R)/2;
	if(a<=m)
	{
		update(a,b,L,m,rt<<1);
	}
	if(b>m)update(a,b,m+1,R,rt<<1|1);
	up(rt);
}
int main()
{
	int N,M,T,X,Y,Case=1;
	int i,j;
	while(~scanf("%d",&N))
	{
		printf("Case #%d:\n",Case++);
        build(1,N,1);
		scanf("%d",&M);
		for(i=1;i<=M;i++)
		{
			scanf("%d %d %d",&T,&X,&Y);
			if(X>Y)swap(X,Y);
			if(T==0)update(X,Y,1,N,1);
			else printf("%I64d\n",query(X,Y,1,N,1));
		}
		printf("\n");
	}
return 0;
}

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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