bnuoj 14368 Lisy的密码

树状数组在求逆序数的应用
本文详细介绍了如何使用离线树状数组解决逆序数问题,并提供了实例代码和解析。

树状数组的简单应用求逆序数

需要离线树状数组,正反2次求

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
using namespace std;
int c[100100],a[50010];
int l[50010],r[50010];        //记录每一个改变位置的改变对于此位置以左和以右的逆序数的影响
int maxl;
int n,m;
struct point{
	int p,q,pos;
}num[50010];
int max(int u,int v){
	return u>v?u:v;
}
int cmp(const void*u,const void*v){
	struct point*uu=(struct point*)u;
	struct point*vv=(struct point*)v;
	return uu->p>vv->p;
}
int lowbit(int x){
	return x&(x^(x-1));
}
int sum(int x){
	int ss=0;
	while(x>0){
		ss+=c[x];
		x-=lowbit(x);
	}
	return ss;
}
void update(int x,int val){
	while(x<=maxl){
		c[x]+=val;
		x+=lowbit(x);
	}
}
int main(){
	int i,j,res,tem;
	scanf("%d %d",&n,&m);
	for(i=1;i<=n;i++){
		scanf("%d",&a[i]);
		a[i]++;
		maxl=max(maxl,a[i]);
	}
	for(i=1;i<=m;i++){
		scanf("%d %d",&num[i].p,&num[i].q);
		num[i].q++;
		num[i].pos=i;
		maxl=max(maxl,num[i].q);
	}
	qsort(&num[1],m,sizeof(num[1]),cmp);

	memset(c,0,sizeof(c));
	res=0;
	j=1;
	for(i=1;i<=n;i++){
		tem=i-1-sum(a[i]);
		res+=tem;
		while(j<=m && num[j].p==i){
			l[num[j].pos]=i-1-sum(num[j].q)-tem;
			j++;
		}
		update(a[i],1);
	}

	j=m;
	memset(c,0,sizeof(c));
	for(i=n;i>=1;i--){
		tem=sum(a[i]-1);
		while(j>=1 && num[j].p==i){
			r[num[j].pos]=sum(num[j].q-1)-tem;
			j--;
		}
		update(a[i],1);
	}

	printf("%d\n",res);
	for(i=1;i<=m;i++){
		printf("%d\n",res+l[i]+r[i]);
	}
}


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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