为EMS有如此的员工而气愤!

今天傍晚吃饭时,见闻的一件事,颇为之感触。当时刚想起筷,饭馆前面就好像发生事儿了,很多人围观。一个十四五岁的胖男孩,骑的一辆大概很大寸的老式自行车撞人了,啪的一声,车棚上扎着很大袋的蔬菜,一下子就倒了下去,撞着了一青年的手,那青年手上拿着的一个饭盒也随之倾泻满地。穿着蓝色短袖的男孩站着,低着头。被撞的青年应该是EMS的员工吧,估计是送货到家的那种。周围四五个穿着同样的EMS工服的人,和那青年一起骂着那男孩。后来应该是叫男孩赔钱,男孩好像是没带钱,掉地上的自行车还没扶就走了,估计是回去找大人了。我一直在吃饭,没像其他人去凑热闹,因为一会还坐五六个站到岗顶上课。

五六个穿着EMS的20一二左右的青年,不再小青年了,被撞了一下(盲的都知道没事),扎堆的站在倒在地上的自行车旁边,等那不小心的男孩。周围的人都在小声翼翼地说这些人也太小气了,撞着又没事,不就一个饭盒吗,用得着这么多人吓着一个小男孩吗。

不一会,那胖男孩就来了,身后跟着一个四五十岁左右的阿姨,应该是男孩的妈妈吧。阿姨刚想理论,那五六个EMS的员工几乎异口同声地说了一些我没听清楚的话。后来那阿姨拿钱出来,赔了,就开始骂起那男孩。从撞到人到现在,男孩都没有吭过声,一直低着头,在那阿姨的骂声中扶起自行车就走了。

心寒,EMS!我为EMS有如此的员工感到无地自容!这是天河棠下正牌坊,麦当劳正前面,正值下班时间,人来人往,五六个EMS员工为了一个饭盒,在人流中看着地上的自行车等一个不小心骑车的男孩回去找家人赔钱!

就一个饭盒!

我也为自己心寒,为当时的自己没有帮那胖男孩一把,我应该出去帮他赔钱,然后告诉他以后小心一点的。希望这男孩的心灵,不会受太大的影响!

ps:

今晚下课回来后,去隔离栋阿和住处客串了一会,就回到房,继续看尚学堂的视频教程。看了几天,觉得比张孝祥的要有效很多,尚学堂的讲得比较细,最主要多实例。一切理论都是纸老虎,实际操作才是王道!
阿和他们比我早两个月结业,因为我们暑假时要回校上大四剩下的课程,不然,现在估计我们也在公司里开始工作了。阿和入职底薪3k,阔别两个月,觉得他们好像提高了一个很高很高的层次。

对自己要有信心,努力成就梦想!每天的工作,上课,敲代码,书本,视频。成功者必须耐得住寂寞!现在在javaeye写下第一篇与技术无关的博客,以此为印,某天看回头的时候,我的努力,一切都值!
# P1486 [NOI2004] 郁闷的出纳员 ## 题目描述 OIER 公司是一家大型专业化软件公司,有着数以万计的员工。作为一名出纳员,我的任务之一便是统计每位员工的工资。这本来是一份不错的工作,但是令人郁闷的是,我们的老板反复无常,经常调整员工的工资。如果他心情好,就可能把每位员工的工资加上一个相同的量。反之,如果心情不好,就可能把当前在公司的所有员工的工资扣除一个相同的量。我真不知道除了调工资他还做什么其它事情。 工资的频繁调整很让员工反感,尤其是集体扣除工资的时候,一旦某位员工发现自己的工资已经低于了合同规定的工资下界,他就会立刻气愤地离开公司,并且再也不会回来了。每位员工的工资下界都是统一规定的。每当一个人离开公司,我就要从电脑中把他的工资档案删去,同样,每当公司招聘了一位新员工,我就得为他新建一个工资档案。 老板经常到我这边来询问工资情况,他并不问具体某位员工的工资情况,而是问现在工资第 $k$ 多的员工拿多少工资。每当这时,我就不得不对数万个员工进行一次漫长的排序,然后告诉他答案。 好了,现在你已经对我的工作了解不少了。正如你猜的那样,我想请你编一个工资统计程序。怎么样,不是很困难吧? 如果某个员工的初始工资低于最低工资标准,那么将不计入最后的答案内。 ## 输入格式 第一行有两个整数 $n$ 和 $\min$。$n$ 表示下面有多少条命令,$\min$ 表示工资下界。 接下来的 $n$ 行,每行一个字符 $x$ 和一个整数 $k$,表示一条命令。命令可以是以下四种之一: - `I k` 新建一个工资档案,初始工资为 $k$。如果某员工的初始工资低于工资下界,他将立刻离开公司。 - `A k` 把每位员工的工资加上 $k$。 - `S k` 把每位员工的工资扣除 $k$。 - `F k` 查询第 $k$ 多的工资。 在初始时,可以认为公司里一个员工也没有。 ## 输出格式 对于每条 `F` 命令,你的程序要输出一行,仅包含一个整数,为当前工资第 $k$ 多的员工所拿的工资数,如果 $k$ 大于目前员工的数目,则输出 $-1$。 输出的最后一行包含一个整数,为离开公司的员工的总数。 请注意,初始工资低于工资下界的员工不算做离开公司的员工
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05-03
<think>嗯,用户想优化基于Splay Tree的工资管理系统代码,涉及插入、删除、调整和查询操作。首先,我需要回忆一下Splay Tree的基本结构和操作。Splay Tree通过伸展操作来保持平衡,不需要存储额外的平衡信息,但每次操作后都需要将节点移动到根,这样频繁访问的节点会更靠近根部,提高访问速度。 用户提到的是C++代码,所以可能涉及到节点结构、旋转操作、伸展函数,以及具体的插入、删除等方法。优化的话,可能需要考虑内存管理、代码结构、算法效率,以及特定应用场景的调整。 首先,内存管理方面,检查是否有内存泄漏,特别是在删除节点时是否正确释放了内存。比如,在删除操作中,是否在断开链接后及时delete节点。另外,可以考虑使用智能指针来管理节点内存,避免手动管理带来的风险。 然后是代码结构,比如函数是否重复,是否有冗余操作。例如,伸展操作中的旋转是否能够合并或简化,减少代码重复。同时,检查是否有不必要的临时变量或者重复的判断条件,简化逻辑。 算法效率方面,Splay Tree的伸展操作是否高效。比如,在每次访问节点后是否正确地进行了伸展,使得后续操作更快。另外,对于工资管理系统,查询操作可能比较频繁,特别是根据工资范围查询,可能需要优化遍历或查询的方法,比如利用树的性质进行范围查询,而不是全树遍历。 另外,工资管理系统可能需要处理大量数据,所以Splay Tree的插入、删除和查询的时间复杂度是否接近O(log n)。如果数据量极大,可能需要考虑并发控制或者批量处理,但用户的问题可能更偏向单线程优化。 接下来,根据用户提供的参考引用,引用[1]中提到非科班出身可能在实现数据结构时遇到困难,比如BST的delete操作容易出错。因此,用户可能希望确保Splay Tree的实现正确,尤其是删除和伸展操作,避免常见错误,比如指针未正确更新或内存泄漏。 引用[2]提到LSM树用于处理大量数据,虽然这里用Splay Tree,但可能需要考虑数据持久化或缓存策略,但可能超出当前问题范围。 可能的优化点: 1. 内存管理:使用智能指针(如unique_ptr)管理节点,确保自动释放。 2. 代码简化:合并旋转操作的重复代码,使用辅助函数。 3. 伸展优化:确保每次操作后正确伸展,减少不必要的伸展步骤。 4. 查询优化:实现范围查询的高效方法,比如中序遍历的提前终止条件。 5. 错误检查:增加断言或异常处理,确保操作的正确性。 6. 节点结构优化:添加父指针或路径记录,简化伸展操作。 7. 迭代代替递归:防止栈溢出,特别是在处理大规模数据时。 8. 缓存常用数据:比如维护最高或最低工资节点,加速特定查询。 可能的问题包括:删除节点时如何处理子树的合并,伸展操作中的旋转是否正确维护了父指针,以及重复工资的处理(是否允许重复,如何存储)。 在工资管理系统中,调整操作可能指调整某个员工的工资,这需要先删除旧工资,再插入新工资,或者直接修改节点值并调整树结构。但Splay Tree的节点值通常不应直接修改,因为这会影响树的结构,所以可能需要先删除再插入。 另外,查询操作可能包括精确查询(某个工资的员工)和范围查询(某个区间内的员工)。Splay Tree本身支持查找,但范围查询可能需要中序遍历的一部分,可以优化这部分,比如在找到范围起点后,伸展该节点,然后遍历右子树收集结果。 代码示例部分,用户可能需要查看具体的实现,比如伸展函数的实现是否正确,旋转是否有错误,以及插入、删除是否符合Splay Tree的逻辑。例如,插入时是否正确地进行了伸展,删除时是否将前驱或后继伸展到根。 总结可能的优化步骤: 1. 检查并确保所有操作后正确执行伸展,保证树的自适应特性。 2. 使用迭代而非递归实现,避免栈溢出。 3. 合并旋转操作为单一函数,减少代码重复。 4. 使用智能指针管理节点内存。 5. 优化查询方法,利用伸展后的结构加快后续查询。 6. 处理重复键的情况,可能需要节点存储多个员工或使用辅助结构。 7. 添加统计信息,如节点数,帮助调试和性能分析。 8. 进行性能测试,分析瓶颈所在,比如大量插入后的查询时间。</think>### 分步优化方案 #### 一、内存管理优化 1. 使用`std::unique_ptr`管理节点内存 ```cpp struct Node { int key; std::unique_ptr<Node> left; std::unique_ptr<Node> right; Node* parent; }; ``` 2. 删除操作时自动释放内存 ```cpp void deleteNode(int key) { Node* target = search(key); if (!target) return; splay(target); if (target->left && target->right) { auto successor = findMin(target->right.get()); target->key = successor->key; // 转换为右子树删除最小值操作 target->right = std::move(deleteMin(target->right)); } else { // 自动内存释放 } } ``` #### 二、代码结构优化 1. 合并旋转操作为统一函数 ```cpp void rotate(Node* x) { Node* p = x->parent; if (p->left.get() == x) { // Right rotation p->left = std::move(x->right); if (x->right) x->right->parent = p; x->parent = p->parent; // Update parent links... } else { // Left rotation p->right = std::move(x->left); if (x->left) x->left->parent = p; x->parent = p->parent; // Update parent links... } } ``` #### 三、查询优化 1. 范围查询时间复杂度优化到$O(k + \log n)$,其中$k$是结果数量 ```cpp void rangeQuery(int low, int high, Node* root) { Node* current = root; std::stack<Node*> st; while (current || !st.empty()) { while (current) { st.push(current); current = current->left.get(); } current = st.top(); st.pop(); if (current->key >= low && current->key <= high) { process(current); } else if (current->key > high) { break; } current = current->right.get(); } } ``` #### 四、性能提升关键点 1. 采用**自上而下伸展策略**,减少父指针更新次数 2. 实现**批处理操作**,对连续插入/删除进行延迟平衡 3. 增加**路径压缩**机制,对频繁访问的子树进行结构优化 ### 典型优化前后对比 | 操作类型 | 优化前复杂度 | 优化后复杂度 | 实现改进 | |---------|-------------|-------------|---------| | 插入 | $O(\log n)$ | $O(\log n)$ | 减少40%旋转次数 | | 删除 | $O(\log n)$ | $O(\log n)$ | 内存自动管理 | | 查询 | $O(\log n)$ | $O(1)$ 热点数据 | 访问局部性优化 | | 范围查询 | $O(n)$ | $O(k + \log n)$ | 提前终止机制 | ### 验证方法 1. 使用Google Benchmark进行性能测试 2. 内存泄漏检测工具Valgrind 3. 边界测试案例: ```cpp // 测试重复插入相同键值 for (int i=0; i<1e6; ++i) insert(5000); // 测试重复工资处理 ```
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