POJ 2761 Feed the dogs 树状数组求第k大的数

本文介绍了一种使用树状数组高效查找数组中第k大的元素的方法,并提供了完整的C++代码实现。通过实例讲解了如何利用树状数组的数据结构特性进行快速查询,适用于竞赛编程及算法优化场景。

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上次就听岐哥讲了树状数组如何高效求第k大的数,一直没去敲,今天早上起来睡不着就敲了下了,也是看的岐哥的博客才完全搞明白的

http://www.cnblogs.com/wuyiqi/archive/2011/12/25/2301071.html


int findkth(int k) {
int i, cnt = 0, ans = 0;
for(i = 20;i >= 0; i--) {
ans += (1<<i);
if(ans >= n || cnt+node[ans] >= k)
ans -= (1<<i);
else
cnt += node[ans];
}
return ans+1;
}

核心代码就是这一块,上面博客有很详细的解释!


#include <stdio.h>
#include <algorithm>
#define lowbit(x)  ((x)&(-x))
using namespace std;

struct QQ {
	int l, r, k, id;
	bool operator < (const QQ &a) const  {
		if(l == a.l)	return r < a.r;
		return l < a.l;
	}
}a[50005];

struct PP {
	int val, id;
	bool operator < (const PP &a) const  {
		return val < a.val;
	}
}b[100005];

int node[100005], ans[50005], fval[100005], pval[100005], n;

void add(int x, int val) {
	if(x == 0)	return ;
	while(x <= n) {
		node[x] += val;
		x += lowbit(x);
	}
}

int findkth(int k) {
	int i, cnt = 0, ans = 0;
	for(i = 20;i >= 0; i--) {
		ans += (1<<i);
		if(ans >= n || cnt+node[ans] >= k)
			ans -= (1<<i);
		else
			cnt += node[ans];
	}
	return ans+1;
}

int max(int a, int b) {
	return a > b ? a : b;
}

void init() {
	memset(node, 0, sizeof(node));
}

int main () {
	int m, i, j;
	while(scanf("%d%d", &n, &m) != -1) {
		init();
		for(i = 1;i <= n ;i++) {
			scanf("%d", &b[i].val);
			b[i].id = i;
		}
		sort(b+1, b+n+1);
		int k = 1;
		fval[b[1].id] = 1;
		pval[1] = b[1].val;
		for(i = 2;i <= n; i++) {
			if(b[i].val != b[i-1].val)	pval[++k] = b[i].val;
			fval[b[i].id] = k;
		}
		for(i = 0;i < m; i++) {
			scanf("%d%d%d", &a[i].l, &a[i].r, &a[i].k);
			if(a[i].r < a[i].l)	swap(a[i].l, a[i].r);
			a[i].id = i;
		}
		sort(a, a+m);
		int curl = 1;
		int curr = 0;
		for(i = 0;i < m; i++) {
			if(curr < a[i].l) {
				for(j = curl;j <= curr; j++)
					add(fval[j], -1);
				for(j = a[i].l;j <= a[i].r; j++)
					add(fval[j], 1);
				curl = a[i].l; curr = a[i].r;
			}
			else {
				for(j = curl;j < a[i].l; j++)
					add(fval[j], -1);
				for(j = curr+1;j <= a[i].r; j++)
					add(fval[j], 1);
				curl = a[i].l; curr = a[i].r;
			}
			ans[a[i].id] = pval[findkth(a[i].k)];
		}
		for(i = 0;i < m; i++)
			printf("%d\n", ans[i]);
	}
	return 0;
}


内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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