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。

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;
}
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/7f503284aed9 Hibernate的核心组件总数达到五个,具体包括:Session、SessionFactory、Transaction、Query以及Configuration。 这五个核心组件在各类开发项目中都具有普遍的应用性。 借助这些组件,不仅可以高效地进行持久化对象的读取与存储,还能够实现事务管理功能。 接下来将通过图形化的方式,逐一阐述这五个核心组件的具体细节。 依据所提供的文件内容,可以总结出以下几个关键知识点:### 1. SSH框架详细架构图尽管标题提及“SSH框架详细架构图”,但在描述部分并未直接呈现关于SSH的详细内容,而是转向介绍了Hibernate的核心接口。 然而,在此我们可以简要概述SSH框架(涵盖Spring、Struts、Hibernate)的核心理念及其在Java开发中的具体作用。 #### Spring框架- **定义**:Spring框架是一个开源架构,其设计目标在于简化企业级应用的开发流程。 - **特点**: - **分层结构**:该框架允许开发者根据实际需求选择性地采纳部分组件,而非强制使用全部功能。 - **可复用性**:Spring框架支持创建可在不同开发环境中重复利用的业务逻辑和数据访问组件。 - **核心构成**: - **核心容器**:该部分包含了Spring框架的基础功能,其核心在于`BeanFactory`,该组件通过工厂模式运作,并借助控制反转(IoC)理念,将配置和依赖管理与具体的应用代码进行有效分离。 - **Spring上下文**:提供一个配置文件,其中整合了诸如JNDI、EJB、邮件服务、国际化支持等企业级服务。 - **Spring AO...
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