jzoj3615 [NOI2014模拟] 数列 树套树

本文介绍了一种解决特定类型查询和修改操作问题的方法,通过将问题转换为二维平面上点的操作,并采用树状数组结合线段树来高效处理查询与修改请求。

Description


给定一个长度为n的正整数数列a[i]。

定义2个位置的f值为两者位置差与数值差的和,即f(x,y)=|x-y|+|a[x]-a[y]|。

你需要写一个程序支持2种操作(k都是正整数):

Modify x k:将第x个数的值修改为k。

Query x k:询问有几个i满足f(x,i)<=k。询问不仅要考虑当前数列,还要考虑任意历史版本,即统计任意位置上出现过的任意数值与当前的a[x]的f值<=k的对数。(某位置多次修改为同样的数值,按多次统计)
这里写图片描述

Solution


感觉被一般的数据结构题套路限制了思路
脑补一下把每个数字连同下标看做二维平面上的一点,即(x,a[x]),题目转为求与给定点曼哈顿距离<=y的点数量
感受一下画画图发现这样边与坐标轴是不平行的不好做。那么把整个图形旋转45°,对于点(x,y)旋转后的坐标为(x+y,-x+y)。实际上这样旋转之后图形被缩放了2倍,但是等比缩放并不影响相对关系。在实践中发现可以有不同的缩放方式,求解略有不同但是不影响答案
这样修改操作就可以看成插入一个点,那么树状数组套线段树动态开点维护区间和即可,注意负坐标的处理和空间(玄学)的分配

看了一波数据发现似乎有问题,有个点是Query 7435 114455这样的,但是114455似乎大于题目限制的100000惹

Code


#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define rep(i,st,ed) for (int i=st;i<=ed;++i)
#define lowbit(x) ((x)&(-(x)))
#define max(x,y) ((x)>(y)?(x):(y))
#define min(x,y) ((x)<(y)?(x):(y))
const int N=500005;
const int JP=250005;
struct treeNode{int l,r,sum;}t[N*81];
int root[N],a[N],cnt=0;
int n,m;
void modify(int &now,int tl,int tr,int pos) {
    if (!now) t[now=++cnt]=(treeNode){0,0,0};
    t[now].sum++;
    if (tl==tr) return ;
    int mid=(tl+tr)>>1;
    if (pos<=mid) modify(t[now].l,tl,mid,pos);
    else if (pos>mid) modify(t[now].r,mid+1,tr,pos);
}
int query(int now,int tl,int tr,int l,int r) {
    if (tl==l&&tr==r) return t[now].sum;
    int mid=(tl+tr)>>1;
    if (r<=mid) return query(t[now].l,tl,mid,l,r);
    else if (l>mid) return query(t[now].r,mid+1,tr,l,r);
    else return query(t[now].l,tl,mid,l,mid)+query(t[now].r,mid+1,tr,mid+1,r);
}
int get(int x,int l,int r) {
    int ret=0;
    while (x) {
        ret+=query(root[x],0,JP*2,l,r);
        x-=lowbit(x);
    }
    return ret;
}
void add(int x,int y) {
    while (x<=JP*2) {
        modify(root[x],0,JP*2,y);
        x+=lowbit(x);
    }
}
int main(void) {
    freopen("data.in","r",stdin);
    scanf("%d%d",&n,&m);
    rep(i,1,n) scanf("%d",&a[i]);
    rep(i,1,n) add(JP+i+a[i],JP+-i+a[i]);
    int count=0;
    while (m--) {
        char opt[10]; int x,y;
        scanf("%s%d%d",opt,&x,&y);
        if (opt[0]=='M') {
            a[x]=y;
            add(JP+x+y,JP+-x+y);
        } else if (opt[0]=='Q') {
            int ans=0;
            ans+=get(JP+x+a[x]+y,JP+-x+a[x]-y,JP+-x+a[x]+y);
            ans-=get(JP+x+a[x]-y-1,JP+-x+a[x]-y,JP+-x+a[x]+y);
            printf("%d\n", ans);
        }
        // printf("count    %d\n", ++count);
    }
    return 0;
}
下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
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