线段树 || 树状数组解决区间更新区间查询问题----poj 3468 百练 3439 A Simple Problem with Integers

本文介绍如何使用树状数组和线段树实现区间更新和查询操作,适用于处理大量区间加法及区间求和问题。通过具体实例解析两种数据结构的实现细节。

树状数组实现区间更新区间查询:
要实现区间更新区间查询操作必须像这篇文章里面一样,引入一个数组a[],区间加就只要在这个数组区间左加增量,区间右后一个位置减增量。下面公式org[]表示变化之前的数据。
sum(x) = org[1] +... ...+ org[x] + (a[1]) + (a[1]+a[2]) + ... ...+ (a[1]+... ...a[x])
            = org[1] +... ...+ org[x] + x*(a[1]) + (x-1)*a[2] + ... ... + a[x]
            = org[1] +... ...+ org[x] + (x+1)*( a[1] +... ...+a[x] ) - ( a[1] + 2*a[2] +... ...+ x*a[x] )
这其实就是三个数组org[i], a[i]和a[i]*i的前缀和,org[i]的前缀和保持不变,事先就可以求出来,a[i]和
a[i]*i的前缀和是不断变化的,可以用两个树状数组来维护。

线段树实现区间更新区间查询:
需要引入一个add延迟变量,也就是每一次更新的时候我们只要将延迟变量作用到对应的区间而不要将增量作用到区间每一个元素,只有在查询的时候我们再将延迟变量向下作用产生;

 

 

 题目描述:

A Simple Problem with Integers

Time Limit: 5000MS Memory Limit: 131072K
Total Submissions: 134669 Accepted: 41771
Case Time Limit: 2000MS

Description

You have N integers, A1, A2, ... , AN. You need to deal with two kinds of operations. One type of operation is to add some given number to each number in a given interval. The other is to ask for the sum of numbers in a given interval.

Input

The first line contains two numbers N and Q. 1 ≤ N,Q ≤ 100000.
The second line contains N numbers, the initial values of A1, A2, ... , AN. -1000000000 ≤ Ai ≤ 1000000000.
Each of the next Q lines represents an operation.
"C a b c" means adding c to each of AaAa+1, ... , Ab. -10000 ≤ c ≤ 10000.
"Q a b" means querying the sum of AaAa+1, ... , Ab.

Output

You need to answer all Q commands in order. One answer in a line.

Sample Input

10 5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Q 4 4
Q 1 10
Q 2 4
C 3 6 3
Q 2 4

Sample Output

4
55
9
15

 题目大意:输入一点序列,输入几组测试数据,测试数据有更新和查询,更新Q i,j,表示查询[i,j]区间和,C i j a,表示更新区间[i,j]每个元素加a;

树状数组实现代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
typedef long long ll;

const int MAXN=1e5+10;

ll org[MAXN],a[MAXN],ai[MAXN];//org表示原数据,a表示增量,ai表示a[i]*i

int lowbit(int x){return x&(-x);}

ll add(ll *d,int n,ll v){
    while(n<MAXN){
        d[n]+=v;
        n+=lowbit(n);
    }
}

ll sum(ll *d,int n){
    ll s=0;
    while(n){
        s+=d[n];
        n-=lowbit(n);
    }
    return s;
}

int main(){
    ios::sync_with_stdio(false);
    int i,N,Q,l,r,v;
    cin>>N>>Q;
        memset(a,0,sizeof(a));
        memset(ai,0,sizeof(ai));
        org[0]=0;
        for(i=1;i<=N;i++){
            cin>>org[i];
            org[i]+=org[i-1];
        }
        char op[2];
        while(Q--){
            cin>>op;
            if(op[0]=='Q'){
                cin>>l>>r;
                ll sumr=org[r]+(r+1)*sum(a,r)-sum(ai,r);
                ll suml=org[l-1]+(l)*sum(a,l-1)-sum(ai,l-1);
                printf("%lld\n",sumr-suml);
            }
            else{
                cin>>l>>r>>v;
                add(a,l,(ll)v);
                add(a,r+1,(ll)-v);
                add(ai,l,(ll)l*v);
                add(ai,r+1,(ll)(r+1)*(-v));
            }
        }

    return 0;
}

线段树实现: 

#include<iostream>
#include<cstdio>
#define N1 200001
#define ll long long
using namespace std;
struct node{
    ll left,right,value,lazy;
}tree[4*N1];//线段树

int n,q;
ll a[N1];

void Sum(int i){//求子节点和
    tree[i].value=tree[i<<1].value+tree[i<<1|1].value;
    return;
}
void BuildTree(int i,int L,int R){//建立一颗[L,R]的树
    tree[i].left=L;
    tree[i].right=R;
    tree[i].lazy=0;
    if(L==R){
        tree[i].value=a[L];
        return ;
    }
    BuildTree(i<<1,L,(L+R)>>1);
    BuildTree(i<<1|1,((L+R)>>1)+1,R);
    Sum(i);
    return ;
}

void PushDown(int i){//判断延迟父节点的延迟变量,作用到子节点
    if(tree[i].lazy){
        tree[i<<1].value+=tree[i].lazy*(tree[i<<1].right-tree[i<<1].left+1);
        tree[i<<1|1].value+=tree[i].lazy*(tree[i<<1|1].right-tree[i<<1|1].left+1);//更新左右子节点的value

        tree[i<<1].lazy+=tree[i].lazy;
        tree[i<<1|1].lazy+=tree[i].lazy;//更新左右子节点的lazy
        tree[i].lazy=0;//将lazy传给子节点后字节归零
    }
    return ;
}

void Update(int L,int R,ll s,int i){//更新[L,R]区间加s
    if(L<=tree[i].left&&R>=tree[i].right){
        tree[i].value+=s*(tree[i].right-tree[i].left+1);//如果区间更新包括i节点的区间,则更新value
        tree[i].lazy+=s;//将lazy加上更新量
        return ;
    }
    PushDown(i);//否则,将i的延迟变化量作用到左右子节点上
    if(L<=tree[i<<1].right) Update(L,R,s,i<<1);
    if(R>=tree[i<<1|1].left) Update(L,R,s,i<<1|1);
    Sum(i);
    return;
}

ll Query(int L,int R,int i){//查询[L,R]区间,从i开始查询
    if(L<=tree[i].left&&R>=tree[i].right) return tree[i].value;
        PushDown(i);
        ll t=0;
        if(L<=tree[i<<1].right) t+=Query(L,R,i<<1);
        if(R>=tree[i<<1|1].left) t+=Query(L,R,i<<1|1);
        return t;
}

int main(){
    int Q,N;
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin>>Q>>N;
    for(int i=1;i<=Q;i++)cin>>a[i];
    BuildTree(1,1,Q);
    while(N--){
        char op;
        int l,r;
        ll v;
        cin>>op;
        if(op=='Q'){
            cin>>l>>r;
            cout<<Query(l,r,1)<<endl;
        }
        else{
            cin>>l>>r>>v;
            Update(l,r,v,1);
        }
    }
    printf("\n");
    return 0;
}

 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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