noi2004-郁闷的出纳员(cashier) 解题报告

基于深度学习的柑橘病害检测系统——YOLOv8 + UI界面 + 数据集 深度学习是机器学习的一种重要分支,它通过构建多层的神经网络(尤其是卷积神经网络CNN)来从大规模的数据中学习特征。近年来,深度学习特别是在计算机视觉领域取得了显著的进展,成为图像分类、目标检测、图像分割等任务的主要技术。对于农业病害检测问题,深度学习通过对大量带标签的病害图像进行训练,能够自动识别不同类型的病害,并判断病害的程度。通过图像中目标(病害区域)的边界框,可以快速定位病害区域,进一步分析其影响范围。 阅读详情

  NOI2004郁闷的出纳员

【问题描述】

OIER公司是一家大型专业化软件公司,有着数以万计的员工。作为一名出纳员,我的任务之一便是统计每位员工的工资。这本来是一份不错的工作,但是令人郁闷的是,我们的老板反复无常,经常调整员工的工资。如果他心情好,就可能把每位员工的工资加上一个相同的量。反之,如果心情不好,就可能把他们的工资扣除一个相同的量。我真不知道除了调工资他还做什么其它事情。

工资的频繁调整很让员工反感,尤其是集体扣除工资的时候,一旦某位员工发现自己的工资已经低于了合同规定的工资下界,他就会立刻气愤地离开公司,并且再也不会回来了。每位员工的工资下界都是统一规定的。每当一个人离开公司,我就要从电脑中把他的工资档案删去,同样,每当公司招聘了一位新员工,我就得为他新建一个工资档案。

老板经常到我这边来询问工资情况,他并不问具体某位员工的工资情况,而是问现在工资第k多的员工拿多少工资。每当这时,我就不得不对数万个员工进行一次漫长的排序,然后告诉他答案。

好了,现在你已经对我的工作了解不少了。正如你猜的那样,我想请你编一个工资统计程序。怎么样,不是很困难吧?

【输入文件】

cashier.in第一行有两个非负整数n和min。n表示下面有多少条命令,min表示工资下界。

接下来的n行,每行表示一条命令。命令可以是以下四种之一:

名称 格式 作用 
I命令 I_k 新建一个工资档案,初始工资为k。如果某员工的初始工资低于工资下界,他将立刻离开公司。 
A命令 A_k 把每位员工的工资加上k 
S命令 S_k 把每位员工的工资扣除k 
F命令 F_k 查询第k多的工资 

_(下划线)表示一个空格,I命令、A命令、S命令中的k是一个非负整数,F命令中的k是一个正整数。

在初始时,可以认为公司里一个员工也没有。

【输出文件】

输出文件cashier.out的行数为F命令的条数加一。

对于每条F命令,你的程序要输出一行,仅包含一个整数,为当前工资第k多的员工所拿的工资数,如果k大于目前员工的数目,则输出-1。

输出文件的最后一行包含一个整数,为离开公司的员工的总数。

【样例输入】

9 10 
I 60 
I 70 
S 50 
F 2 
I 30 
S 15 
A 5 
F 1 
F 2 

【样例输出】

10 
20 
-1 
2 

【约定】

I命令的条数不超过100000

A命令和S命令的总条数不超过100

F命令的条数不超过100000

每次工资调整的调整量不超过1000

新员工的工资不超过100000

 

分析:由于插入命令、询问命令最多有100000个,所以都必须在均摊时间复杂度为O(logn)的时限内实现插入、询问、删除等操作,故想到使用平衡二叉树。由于要支持找第k大元素这一个操作,可以用跳跃表或者是sbt,我用的是sbt。这里有个小技巧:对于A命令和S命令,不用对每个元素的值进行修改,只需要记录下累计变化量为多少,再删除判断和插入时做处理就行了。插入时,节点的权值应变为x-delta,删除时变为x+delta。

 

PS:sbt理解得不够透彻啊..关键上写法太nb,一时间无法运用自如,经常写漏关键语句...注意程序中attention的地方。

 

代码:

 

YOLOv12涨点优化:自研检测头 | 独家创新(Partial_C_v12Detect)检测头结构创新,实现涨点 现有12Detect进行二次创新,提升检测精度,独家创新(Partial_C_12Detect)检测头结构创新,适合科研创新度十足,强烈推荐 阅读详情

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