无名线段树1

题目大意:
给出一个序列A,每次询问l到r之间的和,之后将这段区间的数全部平方。
(答案Mod 9223372034707292160输出)
序列长度小于等于10w,序列中的数一开始小于Mod.操作数量小于等于10w。


看起来确实很难。
仔细玩一玩那个合数也没有发现什么有趣的性质,(虽然phi[Mod]=2^30(好像是这个)),但是更加可怕的性质还在后面。
我们发现对于任何一个数,如果把这个数不断地平方再Mod,会发现60次以内所有数都会到达一个不动点(即(x*x)%Mod=x).
(好像这个性质和这个数的phi也有很大关系。)
然后就简单了,详情参照bzoj花神游历各国这道题.....

(这个模数正好是比max unsigned long long 小一点,所以用快速乘)。

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<string>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<ctime>
#define Int unsigned long long
#define Mod (Int)9223372034707292160
using namespace std;
Int val[2000010],A[200010];
int n,m,a,b;
bool exist[2000010];
int getint() {
    char c='d';int ret=0;
	while(c<'0'||c>'9') c=getchar();
	while(c>='0'&&c<='9') ret=ret*10+(c-'0'),c=getchar();
	return ret;	
}
Int getInt() {
    char c='d';Int ret=0;
	while(c<'0'||c>'9') c=getchar();
	while(c>='0'&&c<='9') ret=ret*10+(c-'0'),c=getchar();
	return ret;	
}
void build(int Now,int l,int r) {
	exist[Now]=true;
	if(l==r) {val[Now]=A[l];return ;}
	int Mid=(l+r)>>1;
	build(Now<<1,l,Mid);
	build(Now<<1|1,Mid+1,r);
	val[Now]=(val[Now<<1]+val[Now<<1|1])%Mod;
}
Int ksc(Int x,Int y) {
	Int ret=0;
	while(y>0)
	{
		if(y%2==1) ret=(ret+x)%Mod;
		x=(x+x)%Mod;
		y=y/2;
	}
	return ret;
}
Int Ask(int Now,int l,int r,int x,int y) {
	if(l>=x&&r<=y&&!exist[Now]) return val[Now];
	if(l==r) 
	{
		Int pre=val[Now];
		val[Now]=ksc(val[Now],val[Now]);
		if(val[Now]==pre) exist[Now]=false;
		return pre;
	}
	int Mid=(l+r)>>1; Int ret=0;
	if(x<=Mid) ret=(ret+Ask(Now<<1,l,Mid,x,y))%Mod;
	if(y>Mid) ret=(ret+Ask(Now<<1|1,Mid+1,r,x,y))%Mod;
	val[Now]=(val[Now<<1]+val[Now<<1|1])%Mod;
	if(!exist[Now<<1]&&!exist[Now<<1|1]) exist[Now]=false;
	return ret;
}
int Ans[30];int s=0;
void print(Int x) {
	s=0;
	while(x!=0) Ans[++s]=x%10,x/=10;
	if(s==0) { printf("0\n");return ;}
	for(int i=s;i>=1;i--) printf("%d",Ans[i]);
	printf("\n");
}
int main()
{
	//freopen("square.in","r",stdin);
	//freopen("square.out","w",stdout);
	n=getint();
	m=getint();
	for(int i=1;i<=n;i++) A[i]=getInt();
	build(1,1,n);
	for(int i=1;i<=m;i++) 
	{
		a=getint();
		b=getint();
		if(a>b) swap(a,b);
	    print(Ask(1,1,n,a,b));
	}
	return 0;
}


内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
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