POJ2104 K-th Number【主席树】

题意:给一段序列,还有一些询问,查询l-r中的第k大的数是什么

主席树求第K大的板子,维护前缀和,然后作差二分找第k大就是

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int MAXN=100010;
int tot,a[MAXN],n;
int vec[MAXN],idx;
int c[MAXN*30],lson[MAXN*30],rson[MAXN*30];
int T[MAXN];
int build(int l,int r)
{
	int root=tot++;
	c[root]=0;
	if(l!=r)
	{
		int mid=(l+r)>>1;
		lson[root]=build(l,mid);
		rson[root]=build(mid+1,r);
	}
	return root;
}
int update(int root,int pos,int val)
{
	int newroot=tot++;
	int tmp=newroot;
	c[newroot]=c[root]+val;
	int l=1,r=n;
	while(l<r)
	{
		int mid=(l+r)>>1;
		if(pos<=mid)
		{
			lson[newroot]=tot++;
			rson[newroot]=rson[root];
			newroot=lson[newroot];
			root=lson[root];
			r=mid;
		}
		else
		{
			rson[newroot]=tot++;
			lson[newroot]=lson[root];
			newroot=rson[newroot];
			root=rson[root];
			l=mid+1;
		}
		c[newroot]=c[root]+val;
	}
	return tmp;
}
int query(int l_root,int r_root,int k)
{
	int l=1,r=n;
	while(l<r)
	{
		int mid=(l+r)>>1;
		if(k<=c[lson[r_root]]-c[lson[l_root]])
		{
			l_root=lson[l_root];
			r_root=lson[r_root];
			r=mid;
		}
		else
		{
			k-=c[lson[r_root]]-c[lson[l_root]];
			r_root=rson[r_root];
			l_root=rson[l_root];
			l=mid+1;
		}
	}
	return r;
}
int HASH(int val)
{
	int l=1,r=idx;
	while(l<=r)
	{
		int mid=(l+r)>>1;
		if(vec[mid]==val)
			return mid;
		if(vec[mid]<val)
			l=mid+1;
		else
			r=mid-1;
	}
	return l;
}
int main()
{
	int m,i;
	while(scanf("%d%d",&n,&m)==2)
	{
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			scanf("%d",&a[i]);
			vec[i]=a[i];
		}
		tot=0;
		idx=1;
		for(i=2;i<=n;i++)
		{
			if(vec[idx]!=vec[i])
				vec[++idx]=vec[i];
		}
		sort(vec+1,vec+idx+1);
		T[0]=build(1,idx);
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			int x=HASH(a[i]);
			//printf("x=%d\n",x);
			T[i]=update(T[i-1],x,1);
		}
		while(m--)
		{
			int l,r,x;
			scanf("%d%d%d",&l,&r,&x);
			printf("%d\n",vec[query(T[l-1],T[r],x)]);
		}
	}
	return 0;
}


个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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