省选专练CQOI2016动态逆序对

本文探讨了一种特殊的数据结构实现方法,通过分析其核心思想与应用背景,解释了如何使用所谓的“主席树”进行动态区间第k大的查询操作。文中详细介绍了具体的实现代码,包括初始化、查询及更新等关键步骤。

这真的是主席树?

为什么我认为是线段树动态开点。。。

OK内容非常简单

利用这个不知道是什么的数据结构维护已删除区间内比他小的数

这个反正是动态区间第k大的数据结构可过的

但是为什么会在

update函数里面写!p呢?

这又不符合主席树版本更新的思想。。。

后来思考了一下

因为主席树做了差分。。。

不需要版本了

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef int INT;
#define int long long 
inline void read(int &x){
	x=0;
	int f=1;
	char ch=getchar();
	while(ch<'0'||ch>'9'){
		if(ch=='-')
			f=-1;
		ch=getchar();
	}
	while(ch>='0'&&ch<='9'){
		x=x*10+ch-'0';
		ch=getchar();
	}
	x*=f;
}
const int INF=1e9+7;
const int N=1e5+10;
int root[N]={};
int lson[N*20*4]={};
int rson[N*20*4]={};
int sum[N*20*4]={};
int tot=0;
//
int n,m;
int val[N]={};
int pos[N]={};
int psum[N]={};
int ssum[N]={};
int ans=0;
//
int T[N*10]={};
inline int lowbit(int x){
	return x&(-x);
}
inline int query(int x){
	int ret=0;
	for(int i=x;i;i-=lowbit(i))ret+=T[i];
	return ret;
}
void update(int &p,int l,int r,int val){
	if(!p)p=++tot;
	sum[p]++;
	if(l==r)return;
	int mid=(l+r)/2;
	if(val<=mid)update(lson[p],l,mid,val);
	else update(rson[p],mid+1,r,val); 
}
int a[N]={},b[N]={};
int querysuc(int x,int y,int val){
	int ret=0;
	int cnta=0;
	int cntb=0;
	x--;
	for(int i=x;i;i-=lowbit(i))a[++cnta]=root[i];
	for(int i=y;i;i-=lowbit(i))b[++cntb]=root[i];
	int l=1;
	int r=n;
	while(l!=r){
//		cout<<l<<" "<<r<<'\n';
		int mid=(l+r)/2;
		if(val<=mid){
			for(int i=1;i<=cnta;i++)ret-=sum[rson[a[i]]];
			for(int i=1;i<=cntb;i++)ret+=sum[rson[b[i]]];
			for(int i=1;i<=cnta;i++)a[i]=lson[a[i]];
			for(int i=1;i<=cntb;i++)b[i]=lson[b[i]];
			r=mid;
		}
		else{
			for(int i=1;i<=cnta;i++)a[i]=rson[a[i]];
			for(int i=1;i<=cntb;i++)b[i]=rson[b[i]];
			l=mid+1;
		}
	}
	return ret;
}
int querypre(int x,int y,int val){
	int cnta=0;
	int cntb=0;
	int ret=0;
	x--;
	for(int i=x;i;i-=lowbit(i))a[++cnta]=root[i];
	for(int i=y;i;i-=lowbit(i))b[++cntb]=root[i];
	int l=1;
	int r=n;
	while(l!=r){
		int mid=(l+r)/2;
		if(mid>=val){
			for(int i=1;i<=cnta;i++)a[i]=lson[a[i]];
			for(int i=1;i<=cntb;i++)b[i]=lson[b[i]];
			r=mid;
		}
		else{
			for(int i=1;i<=cnta;i++)ret-=sum[lson[a[i]]];
			for(int i=1;i<=cntb;i++)ret+=sum[lson[b[i]]];
			for(int i=1;i<=cnta;i++)a[i]=rson[a[i]];
			for(int i=1;i<=cntb;i++)b[i]=rson[b[i]];
			l=mid+1;
		}
	}
	return ret;
}
INT main(){
//	freopen("3607.txt","r",stdin);
	read(n);
	read(m);
	for(int i=1;i<=n;i++){
		read(val[i]);
		pos[val[i]]=i;
		psum[i]=query(n)-query(val[i]);
		ans+=psum[i];
		for(int j=val[i];j<=n;j+=lowbit(j))T[j]+=1;
	}
	memset(T,0,sizeof(T));
	for(int i=n;i;i--){
		ssum[i]=query(val[i]-1);
		for(int j=val[i];j<=n;j+=lowbit(j))T[j]+=1;
	}
	for(int i=1;i<=m;i++){
		cout<<ans<<'\n';
		int x;
		read(x);
		x=pos[x];
		ans-=(psum[x]+ssum[x]-querysuc(1,x-1,val[x])-querypre(x+1,n,val[x]));
		for(int j=x;j<=n;j+=lowbit(j))update(root[j],1,n,val[x]);
	}
}

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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