【BZOJ】【P3192】【JLOI2013】【删除物品】【题解】【BIT】

本文分享了如何通过裸模拟和BIT技术解决一道竞赛题目,包括题目的背景、解题思路、代码实现和优化策略。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

传送门:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3192

感觉最近状态不好啊……一边给bc出题一边打aicraft,刷题也只能刷这种水题……

显然此题就是裸模拟

把两个堆连接起来,BIT模拟即可

Code:

#include<bits/stdc++.h>
#define fst first
#define sec second
#define lowbit(x) (x&-x)
using namespace std;
const int maxn=1e5+5;
typedef pair<int,int> pi;
int n1,n2,n;
pi a[maxn];
int d[maxn];
void updata(int x,int f){while(x<=n)d[x]+=f,x+=lowbit(x);}
int get(int x){int o=0;while(x)o+=d[x],x-=lowbit(x);return o;}
int main(){
	scanf("%d%d",&n1,&n2);n=n1+n2+1;
	for(int i=n1;i>=1;i--)scanf("%d",&a[i].fst);
	for(int i=n1+2;i<=n;i++)scanf("%d",&a[i].fst);
	int cur=n1+1;a[cur].sec=cur;
	for(int i=1;i<=n;i++)if(i!=cur)updata(i,1),a[i].sec=i;
	sort(a+1,a+1+n,greater<pi>());
	long long ans=0;
	for(int i=1;i<n;i++){
		int l=a[i].sec,r=cur;
		if(l>r)swap(l,r);
		ans+=get(r)-get(l-1)-1;
		cur=a[i].sec;updata(cur,-1);
	}cout<<ans<<endl;
	return 0;
}


内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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