POJ - 3264 Balanced Lineup 线段树 ST表模板

For the daily milking, Farmer John's N cows (1 ≤ N ≤ 50,000) always line up in the same order. One day Farmer John decides to organize a game of Ultimate Frisbee with some of the cows. To keep things simple, he will take a contiguous range of cows from the milking lineup to play the game. However, for all the cows to have fun they should not differ too much in height.

Farmer John has made a list of Q (1 ≤ Q ≤ 200,000) potential groups of cows and their heights (1 ≤ height ≤ 1,000,000). For each group, he wants your help to determine the difference in height between the shortest and the tallest cow in the group.

Input

Line 1: Two space-separated integers, N and Q
Lines 2.. N+1: Line i+1 contains a single integer that is the height of cow i 
Lines N+2.. NQ+1: Two integers A and B (1 ≤ A ≤ B ≤ N), representing the range of cows from A to B inclusive.

Output

Lines 1.. Q: Each line contains a single integer that is a response to a reply and indicates the difference in height between the tallest and shortest cow in the range.

Sample Input

6 3
1
7
3
4
2
5
1 5
4 6
2 2

Sample Output

6
3
0
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<map>
#include<vector>
#include<set>
#include<queue>
#include<algorithm>
#include<stack>
#include<cstdlib>
#include<cctype>
using namespace std;
#define ll long long
typedef pair<int,int>P;
const int len=1e6+5;
int arr[len];
int a[len][25];//存最大值 
int b[len][25];//存最小值 
int main()
{
    int n,q;
    cin>>n>>q;
    for(int i=1;i<=n;++i)scanf("%d",arr+i);
    for(int i=1;i<=n;++i)a[i][0]=b[i][0]=arr[i];//长度为2的0次方为自己 
    for(int j=1;(1<<j)<=n;++j)
    {
    	for(int i=1;i+(1<<j)-1<=n;++i)
    	{//a[i][j]的意思是从i这个位置开始共有2的j次方个数的值打值
		//区间dp的思想二个小的区间合成一个打区间 
		//max(a[5][3]=max(a[5][2],a[9][2]  i,j 
		//a(5,12)=max(a(5,8),a(9,12))  区间 
    		a[i][j]=max(a[i][j-1],a[i+(1<<(j-1))][j-1]);
    		b[i][j]=min(b[i][j-1],b[i+(1<<(j-1))][j-1]);
		}
	}
	while(q--)
	{
		int l,r;
		scanf("%d%d",&l,&r);
		int k=log(r-l+1)/log(2);//k为比区间长度小的最大的2的次方的值 
		int maxm=max(a[l][k],a[r-(1<<k)+1][k]);//区间覆盖了也没有关系 
		int minm=min(b[l][k],b[r-(1<<k)+1][k]);
		printf("%d\n",maxm-minm);
	} 
}

 

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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