BZOJ 1452: [JSOI2009]Count 二维树状数组

本文介绍了一种使用二维树状数组解决特定类型问题的方法。通过动态更新和查询操作实现区间统计,适用于需要高效处理二维矩阵中元素变化及区域求和的场景。

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Sample Output
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解法:二维树状数组。数组开到快1000w竟然没炸。

///BZOJ 1452

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n, m, q;
int mp[305][305];
int tr[105][305][305];
inline int lowbit(int x){return x&-x;}
inline void update(int x, int y, int c, int val){
    for(int i=x; i<=n; i+=lowbit(i))
        for(int j=y; j<=n; j+=lowbit(j))
            tr[c][i][j]+=val;
}
inline int ask(int x, int y, int c){
    int tmp = 0;
    for(int i=x; i; i-=lowbit(i)){
        for(int j=y; j; j-=lowbit(j)){
            tmp+=tr[c][i][j];
        }
    }
    return tmp;
}
int main()
{
    scanf("%d%d", &n,&m);
    for(int i=1; i<=n; i++){
        for(int j=1; j<=m; j++){
            scanf("%d", &mp[i][j]);
            update(i,j,mp[i][j],1);
        }
    }
    scanf("%d", &q);
    while(q--){
        int op,x1,x2,y1,y2,c;
        scanf("%d", &op);
        if(op==1){
            scanf("%d%d%d",&x1,&y1,&c);
            update(x1,y1,mp[x1][y1],-1);
            mp[x1][y1]=c;
            update(x1,y1,mp[x1][y1],1);
        }
        else{
            scanf("%d%d%d%d%d", &x1,&x2,&y1,&y2,&c);
            int ans=0;
            ans=ask(x2,y2,c)+ask(x1-1,y1-1,c);
            ans-=ask(x1-1,y2,c);
            ans-=ask(x2,y1-1,c);
            printf("%d\n", ans);
        }
    }
    return 0;
}
多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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