bzoj3809 Gty的二逼妹子序列

本文介绍了一种使用树套树算法解决区间查询问题的方法,并通过一个具体的编程实例详细讲解了如何利用该算法来高效地处理大规模数据集上的区间查询任务。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Description


Autumn和Bakser又在研究Gty的妹子序列了!但他们遇到了一个难题。
对于一段妹子们,他们想让你帮忙求出这之内美丽度∈[a,b]的妹子的美丽度的种类数。
为了方便,我们规定妹子们的美丽度全都在[1,n]中。
给定一个长度为n(1<=n<=100000)的正整数序列s(1<=si<=n),对于m(1<=m<=1000000)次询问“l,r,a,b”,每次输出sl…sr中,权值∈[a,b]的权值的种类数。

1<=n<=100000
1<=m<=1000000
1<=si<=n
保证涉及的所有数在C++的int内。
保证输入合法。

Solution


一不小心见证了bzoj被卡
第一眼握漕这不就是裸的树套树,看了看复杂度似乎能过的样子,码完握漕内存只有28m
可以考虑离线然后莫队,颜色的统计可以对颜色分块求

讲一下为什么不用树状数组
用树状数组查询和修改都是O(log2n)O(log2n)的,总的复杂度是O(mnlog2n)O(mnlog2⁡n)
分块查询的复杂度ο(n)ο(n),修改则是O(1)O(1)的,总的复杂度是O(mn+mn)O(mn+mn)
注意到离线后两指针的移动和答案的查询是分开算的,那么移动指针对应的修改操作少了一个log,查询的操作多了一个根号,但是相加比原来要小(绕舌)

Code


#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
#include <math.h>
#define rep(i,st,ed) for (int i=st;i<=ed;++i)
#define lowbit(x) ((x)&(-(x)))

const int N=100005;
const int M=1000005;

struct Q {int l,r,x,y,id,ans;} q[M];

int rec[1005],pos[N],st[N],ed[N];
int c[N],s[N];
int a[N],n,m,B;

int read() {
    int x=0,v=1; char ch=getchar();
    for (;ch<'0'||ch>'9';v=(ch=='-')?(-1):(v),ch=getchar());
    for (;ch<='9'&&ch>='0';x=x*10+ch-'0',ch=getchar());
    return x*v;
}

bool cmp1(Q a,Q b) {
    return ((a.l/B)<(b.l/B))||((a.l/B)==(b.l/B)&&(a.r<b.r));
}

bool cmp2(Q a,Q b) {
    return a.id<b.id;
}

void insert(int x,int v) {
    c[x]+=v;
    if (c[x]==1&&v==1||c[x]==0&&v==-1) {
        rec[pos[x]]+=v;
    }
}

int query(int x,int y) {
    int ret=0;
    if (pos[y]-pos[x]<=1) {
        rep(i,x,y) ret+=(c[i]>0);
    } else {
        rep(i,x,ed[pos[x]]) ret+=(c[i]>0);
        rep(i,st[pos[y]],y) ret+=(c[i]>0);
        rep(i,pos[x]+1,pos[y]-1) ret+=rec[i];
    }
    return ret;
}

int main(void) {
    freopen("data.in","r",stdin);
    freopen("myp.out","w",stdout);
    n=read(),m=read(); B=sqrt(n);
    rep(i,1,n) {
        pos[i]=(i-1)/B+1;
        if (!st[pos[i]]) st[pos[i]]=i;
        ed[pos[i]]=std:: max(ed[pos[i]],i);
    }
    rep(i,1,n) a[i]=read();
    rep(i,1,m) q[i]=(Q) {read(),read(),read(),read(),i};
    std:: sort(q+1,q+m+1,cmp1);
    int l=1,r=0;
    rep(i,1,m) {
        for (;r<q[i].r;) insert(a[++r],1);
        for (;r>q[i].r;) insert(a[r--],-1);
        for (;l>q[i].l;) insert(a[--l],1);
        for (;l<q[i].l;) insert(a[l++],-1);
        q[i].ans=query(q[i].x,q[i].y);
    }
    std:: sort(q+1,q+m+1,cmp2);
    rep(i,1,m) printf("%d\n", q[i].ans);
    return 0;
}
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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