hdu1556-color the ball 线段树

本文详细介绍了线段树算法的应用实例,通过一个具体的气球涂色问题,展示了如何使用线段树进行区间更新和查询操作。文章包含了完整的C++代码实现。

1556

Sample Input
  
3 //三组数 1 1 //涂气球的区间 2 2 3 3 3 1 1 1 2 1 3 0
 
Sample Output
  
1 1 1 //第一个气球被涂1次颜色 第二个气球被涂2次颜色 第三个气球被涂3次颜色 3 2 1

#include <iostream>
#include <stdio.h>
using namespace std;
#define MAXN 100010
struct Node{
    int L,R;
    int val;    //被涂过的次数
};
Node a[MAXN*3+1];
void Init(int d,int l,int r) //初始化线段树
{
    if(l==r){   //递归出口
        a[d].L = l;
        a[d].R = r;
        a[d].val = 0;
        return ;
    }

    //初始化当前节点
    a[d].L = l;
    a[d].R = r;
    a[d].val = 0;

    //递归初始化孩子节点
    int mid = (l+r)/2;
    Init(d*2,l,mid);
    Init(d*2+1,mid+1,r);
}
void Update(int d,int l,int r)    //更新某一区间的值
{
    if(a[d].L==l && a[d].R==r){  //递归出口。找到区间
        a[d].val++;
        return ;
    }
    if(a[d].L==a[d].R)  //递归出口。没有找到
        return ;
    //没找到
    int mid = (a[d].L+a[d].R)/2;
    if(mid>=r){  //去左孩子找
        Update(d*2,l,r);
    }
    else if(mid<l){ //去右孩子找
        Update(d*2+1,l,r);
    }
    else {  //中点在要查询区间的中间,两边都要找
        Update(d*2,l,mid);
        Update(d*2+1,mid+1,r);
    }
}
int Query(int d,int l,int r)    //查询
{
    if(a[d].L==l && a[d].R==r)  //找到区间
        return a[d].val;
    if(a[d].L==a[d].R)
        return 0;

    int mid = (a[d].L+a[d].R)/2;
    if(mid>=r){  //去左孩子找
        return a[d].val + Query(d*2,l,r);
    }
    else if(mid<l){ //去右孩子找
        return a[d].val + Query(d*2+1,l,r);
    }
    else {  //中点在要查询区间的中间,两边都要找
        return a[d].val + Query(d*2,l,mid) + Query(d*2+1,mid+1,r);
    }
}
int main()
{
    int N,A,B,i,sum;
    while(scanf("%d",&N)!=EOF && N){
        Init(1,1,N);
        for(i=1;i<=N;i++){  //输入并更新线段树
            scanf("%d%d",&A,&B);
            Update(1,A,B);
        }
        for(i=1;i<=N;i++){  //输出每一个气球被涂过的次数
            sum = Query(1,i,i);
            printf("%d",sum);
            if(i!=N) printf(" ");
        }
        printf("\n");
    }
    return 0;
}

转自 点击打开链接

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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