杭电 OJ Color the ball 树状数组

树状数组与输入输出效率
本文探讨了一道使用树状数组解决的问题,通过对比cin和cout与printf和scanf的性能差异,揭示了输入输出效率对程序性能的影响。具体场景为解决给定气球涂色的计数问题。

一道简单的树状数组的题,不过用cin和cout TLE,用printf和scanf 竟然只用了600多ms,这倒是让我意外了。。。题目:

N个气球排成一排,从左到右依次编号为1,2,3....N.每次给定2个整数a b(a <= b),lele便为骑上他的“小飞鸽"牌电动车从气球a开始到气球b依次给每个气球涂一次颜色。但是N次以后lele已经忘记了第I个气球已经涂过几次颜色了,你能帮他算出每个气球被涂过几次颜色吗?

Input
每个测试实例第一行为一个整数N,(N <= 100000).接下来的N行,每行包括2个整数a b(1 <= a <= b <= N)。
当N = 0,输入结束。

Output
每个测试实例输出一行,包括N个整数,第I个数代表第I个气球总共被涂色的次数。

Sample Input
3 1 1 2 2 3 3 3 1 1 1 2 1 3 0

Sample Output
1 1 1 3 2 1

ac代码:

#include <iostream> #include <string.h> #include <string> #include <cstdio> int ss[100005]; using namespace std; int n; int lowbit(int x){ return x&(-x); } void update(int x,int y){ while(x>0){ ss[x]+=y; x-=lowbit(x); } } int sum(int x){ int s=0; while(x<=n){ s+=ss[x]; x+=lowbit(x); } return s; } int main(){ //int n; while(scanf("%d",&n)&&n){ memset(ss,0,sizeof(ss)); int a,b,m; m=n; while(m--){ scanf("%d%d",&a,&b); update(a-1,-1); update(b,1); } for(int i=1;i<n;++i){ printf("%d ",sum(i)); } printf("%d\n",sum(n)); } return 0; }

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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