NKOI3703&&BZOJ1878 HH的项链

本文介绍了一种解决HH的项链问题的有效算法。通过构造特殊的数据结构,如链表和树状数组,来快速计算任意指定区间内的不同元素数量。

 [SDOI2009]HH的项链

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Description

HH有一串由各种漂亮的贝壳组成的项链。HH相信不同的贝壳会带来好运,所以每次散步 完后,他都会随意取出一段贝壳,思考它们所表达的含义。HH不断地收集新的贝壳,因此, 他的项链变得越来越长。有一天,他突然提出了一个问题:某一段贝壳中,包含了多少种不同 的贝壳?这个问题很难回答。。。因为项链实在是太长了。于是,他只好求助睿智的你,来解 决这个问题。

Input

第一行:一个整数N,表示项链的长度。 第二行:N个整数,表示依次表示项链中贝壳的编号(编号为0到1000000之间的整数)。 第三行:一个整数M,表示HH询问的个数。 接下来M行:每行两个整数,L和R(1 ≤ L ≤ R ≤ N),表示询问的区间。

Output

M行,每行一个整数,依次表示询问对应的答案。

Sample Input

6
1 2 3 4 3 5
3
1 2
3 5
2 6

Sample Output

2
2
4

HINT


对于20%的数据,N ≤ 100,M ≤ 1000;
对于40%的数据,N ≤ 3000,M ≤ 200000;
对于100%的数据,N ≤ 50000,M ≤ 200000。




这道题我们要先想到将输入的数组组成一个链,原则是每一个颜色对应着下一个离他最近的同一颜色的坐标
再用POS[i]数组表示编号为i的数字第一次出现的位置,并将pos数组插入树状数组中,这样就使得getsum(x)得到的就是区间[1,x]中不同编号的个数
然后我们就先将每一个询问保存,并根据每个询问的左端点大小排序
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#define lowb(x) x&(-x)
using namespace std;

const int maxn1=50005;
const int maxn2=1000005;

int n,m,s[maxn1],c[maxn2],NEXT[maxn1],pos[maxn2];
struct wk{int l,r,ans,id;}q[maxn2>>2];

bool cmp1(wk a,wk b){return a.l<b.l;}
bool cmp2(wk a,wk b){return a.id<b.id;}

void _read(int &x){  
    char tt=getchar();  
    while(tt<'0'||'9'<tt) tt=getchar();  
    for(x=0;'0'<=tt&&tt<='9';x=x*10+tt-'0',tt=getchar());  
}  

void mdf(int x,int d){for(int i=x;i<=n;i+=lowb(i))c[i]+=d;}

int getsum(int x){
	int sum=0;
	for(int i=x;i;i-=lowb(i))
	    sum+=c[i];
	return sum;
}

int main(){
	int i,maxx=-1,l=1;
	_read(n);
	for(i=1;i<=n;i++){
		_read(s[i]);
		maxx=max(maxx,s[i]);
	}
	for(i=n;i;i--)
	    NEXT[i]=pos[s[i]],pos[s[i]]=i;
	for(i=1;i<=maxx;i++)
	    if(pos[i])mdf(pos[i],1);
	_read(m);
	for(i=1;i<=m;i++){
		_read(q[i].l);_read(q[i].r);
		q[i].id=i;
	}
	sort(q+1,q+1+m,cmp1);
	for(i=1;i<=m;i++){//这里定义了一个初值为1的指针l,可视为“当前讨论的位置”
		while(l<q[i].l){//即询问的区间中不含当前讨论位置
			if(NEXT[l])mdf(NEXT[l],1);//由于当前讨论位置的颜色没有在询问区间中出现,所以就将该颜色的下一个颜色的位置加入树状数组
			l++;
		}
		q[i].ans=getsum(q[i].r)-getsum(q[i].l-1);
	}
	sort(q+1,q+1+m,cmp2);//最后要按照编号大小顺序输出
	for(i=1;i<=m;i++)
	    printf("%d\n",q[i].ans);
}


考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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