POJ2299

本文探讨了一个经典的算法问题:通过计算逆序数来确定将一组数据排序所需的最小交换次数。介绍了逆序数的概念,并使用线段树实现了一种有效的解决方案。

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最近在想很多,大家都说编程做不久,也看到师兄实习之后瘦了一大圈,一个做软件的兄弟也说不做软件这行了,说是太辛苦了,百感交集。也觉得自己前途迷茫。不知道该怎么说了,也许选错方向了吧。不过不管怎么说,写代码还是一件开心的事。编程除去作为赚钱的一种手段,他自己本身就是一件很有趣的事情。

再扯点题外话吧,一个大神说要关注下我的博客,但是估计也不大可能了(忘在一边了吧)。我会尽量把题目译成中文的,哈哈。

这道题目的大意是给出一组数据(这组数据中的每两个数都互不相同),每次只能交换相邻的两个数,问最少要经过几次交换才能让这组数据从小到大排列。

这个我想了很久都没有想出来,到网上一看,知道是求逆序数(当我没学过线代吧)。

 

 

(逆序数的定义)在一个排列中,如果一对数的前后位置与大小顺序相反,即前面的数大于后面的数,那么它们就称为一个逆序。一个排列中逆序的总数就称为这个排列的逆序数

例如例子的

9 1 0 5 4

由于要把它排列为上升序列,上升序列的有序就是  后面的元素比前面的元素大

而对于序列9 1 0 5 4

9后面却有4个比9小的元素,因此9的逆序数为4

1后面只有1个比1小的元素0,因此1的逆序数为1

0后面不存在比他小的元素,因此0的逆序数为0

5后面存在1个比他小的元素4, 因此5的逆序数为1

4是序列的最后元素,逆序数为0

 

 因此序列9 1 0 5 4的逆序数 t=4+1+0+1+0 = 6 

 

这道可以用归并排序来做,也可以用线段树做。归并排序比线段树快。不过这里我还是用线段树做。

用线段树做的话思路还是很明确的,就是从左到右依次求出每个数的逆序数,加起来就是题目的值了。在线段树里的做法是从左到右依次取出数组里的数,并在线段树里查询后面有多少个数比它小,其实就是插叙0倒此次查询是数字的区间,查询完之后就对该区间减一,表示后面没有这个数了

首先是做的是将数据离散化。将数据保存到另一个数组里,然后在新的数组里对数据从小到大进行排序,并记录下每个数在新数组的位置。

接着建立线段树,树的区间是就是0到新数组的长度,区间的值是区间的长度。

关于线段树的描述可以看这里http://www.cnblogs.com/shuaiwhu/archive/2012/04/22/2464583.html

下面是代码

#include 
  
   
#include 
   
    
#include 
    
     
using namespace std;

#define MAX 500001


__int64 data[MAX];
__int64 map[MAX];

struct Node
{
	int l,r;
	int count;
}tree[3*MAX];

void build(int l,int r,int index)
{
	if(l==r){
		tree[index].count = 1;
		tree[index].l = tree[index].r = l;
		return ;
	}
	tree[index].l = l;
	tree[index].r = r;
	int mid = (l+r) / 2;
	build(l,mid,2*index+1);
	build(mid+1,r,2*index+2);
	tree[index].count = tree[2*index+1].count + tree[2*index+2].count;
}

int quiry(int l,int r,int i)
{
	if(tree[i].l == l && tree[i].r == r)
		return tree[i].count;
	int mid = (tree[i].l + tree[i].r) / 2;
	if(r <= mid)
	{
		return quiry(l,r,2*i+1);
	}
	else if(l > mid)
	{
		return quiry(l,r,2*i+2);
	}
	else 
	{
		return quiry(l,mid,i) + quiry(mid+1,r,i);
	}
}

void update(int val,int i)
{
	tree[i].count--;
	if(tree[i].l == tree[i].r) return ;
	int mid = (tree[i].l + tree[i].r)/2;
	if(mid>=val) update(val,2*i+1);
	else if(mid
     
       map[mid]) i = mid + 1;
		else break;
	}
	return mid;
}

int main(void)
{
	int n,i;
	__int64 ans;
	while(cin>>n && n)
	{
		for(i=0;i
      
     
    
   
  

 

 

 

 

 

 

内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
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