poj 2155 Matrix

本文详细介绍了如何使用二维树状数组解决区间更新和单点查询问题,并通过一个具体实例展示了算法的设计思路和实现过程。

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思路: 二维树状数组+区间更新,单点查询

分析:

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1 题目给定两种操作,第一种是给定左上角和右下角的下标,把这个子矩形里面的0/1进行互换,第二种是问某个点的值

2 我们先看一维的情况


假设题目给定的是一个长度为n的一维数组

那么我们现在要把区间[i,j]里面的值进行0/1互换

首先我们先来看一个定理,假设一个数原先为0,那么它经过奇数次的变换为1,偶数次的变换为0。


所以我们可以这么这么想[i,j]区间要变换那么就是相当于区间里面的值加1,那么等价于i这个点加1,j+1这个点减一

那么我们要判断某个点x的值的时候只要求出[1,x]的和mod2即可,为什么呢?


1 如果更新的区间是x的左边,那么对于x来说没有影响

2 如果x在更新的区间里面,那么就相当于加1

3 如果x在区间的右边,那么由于i加1,j减1那么抵消了

综上所述,可知结论成立


3 那么推广到二维的情况也是一样的

假设要更新的矩形的左上角为(x1,y1),右下角为(x2,y2)


那么我们可以根据一维的思想推广到二维里面,那么我们就相当于(x1,y1)点加1,(x1,y2+1)点减1 ,(x2+1,y1)点减1 ,(x2+1 , y2+1)点加1


那么我们要求某个点(x,y)的值的时候也就相当于求点(1,1)到点(x,y)的矩形的值mod2


代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;

const int MAXN = 1010;

int treeNum[MAXN][MAXN];

int lowbit(int x){
    return x&(-x);
}

long long getSum(int x , int y){
    long long sum = 0;
    for(int i = x ; i > 0 ; i -= lowbit(i))
        for(int j = y ; j > 0 ; j -= lowbit(j))
            sum += treeNum[i][j];
    return sum;
}

void add(int x , int y , int val){
    for(int i = x ; i < MAXN ; i += lowbit(i))
        for(int j = y ; j < MAXN ; j += lowbit(j))
            treeNum[i][j] += val;
}

void solve(int m){
    char ch;
    int x , y;
    int x1 , y1 , x2 , y2;
    memset(treeNum , 0 , sizeof(treeNum));
    while(m--){ 
        scanf("%c" , &ch); 
        if(ch == 'C'){
            scanf("%d%d" , &x1 , &y1);
            scanf("%d%d%*c" , &x2 , &y2);
            // update
            add(x1 , y1 , 1);
            add(x2+1 , y1 , -1);
            add(x1 , y2+1 , -1);
            add(x2+1 , y2+1 , 1);
        }
        else{
            scanf("%d%d%*c" , &x , &y);
            int ans = getSum(x , y);
            printf("%d\n" , ans%2);
        }
    }
}

int main(){
    int cas;
    int n , m;
    bool isFirst = true;
    scanf("%d" , &cas);
    while(cas){
        scanf("%d%d%*c" , &n , &m); 
        solve(m);
        if(--cas)
            puts("");
    }
    return 0;
}



内容概要:本文从关键概念、核心技巧、应用场景、代码案例分析及未来发展趋势五个维度探讨了Python编程语言的进阶之路。关键概念涵盖装饰器、生成器、上下文管理器、元类和异步编程,这些概念有助于开发者突破基础认知的核心壁垒。核心技巧方面,介绍了内存优化、性能加速、代码复用和异步处理的方法,例如使用生成器处理大数据流、numba库加速计算密集型任务等。应用场景展示了Python在大数据处理、Web开发、人工智能和自动化运维等多个领域的广泛运用,特别是在FastAPI框架中构建异步API服务的实战案例,详细分析了装饰器日志记录、异步数据库查询和性能优化技巧。最后展望了Python的未来发展趋势,包括异步编程的普及、类型提示的强化、AI框架的深度整合以及多语言协同。 适合人群:已经掌握Python基础语法,希望进一步提升编程技能的开发者,特别是有意向从事数据科学、Web开发或AI相关工作的技术人员。 使用场景及目标:①掌握Python进阶概念和技术,如装饰器、生成器、异步编程等,提升代码质量和效率;②学习如何在实际项目中应用这些技术,如通过FastAPI构建高效的异步API服务;③了解Python在未来编程领域的潜在发展方向,为职业规划提供参考。 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了丰富的实战案例,建议读者在学习过程中结合实际项目进行练习,特别是尝试构建自己的异步API服务,并通过调试代码加深理解。同时关注Python社区的发展动态,及时掌握最新的技术和工具。
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