A Simple Problem with Integers(线段树区间更新复习,lazy数组的应用)-------------------蓝桥备战系列

本文介绍了一种高效处理大规模数组中区间加法和查询求和的操作方法,通过使用线段树和懒惰传播技术,实现了对数级的时间复杂度,适用于大数据集的实时更新和查询。示例代码展示了如何构建线段树,进行区间更新和查询,以及如何通过懒惰传播避免不必要的节点更新。

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

Hint

The sums may exceed the range of 32-bit integers.

代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<stack>
#include<map>
#include<set>
#include<vector>
#include<cmath>

const int maxn=1e5+5;
typedef long long ll;
using namespace std;

struct node
{
	ll l,r,sum;
}tree[maxn<<2];
ll lazy[maxn<<2];
void pushup(int m)
{

	tree[m].sum=tree[m<<1].sum+tree[m<<1|1].sum;
}
void pushdown(int m,int l)
{
	if(lazy[m]!=0)
	{
		lazy[m<<1]+=lazy[m];
		lazy[m<<1|1]+=lazy[m];
		tree[m<<1].sum+=lazy[m]*(l-(l>>1));
		tree[m<<1|1].sum+=lazy[m]*(l>>1);
		lazy[m]=0;
	}
}
void build(int m,int l,int r)
{
	tree[m].l=l;
	tree[m].r=r;
	if(l==r)
	{
		scanf("%lld",&tree[m].sum);
		return;
	}
	int mid=(l+r)>>1;
	build(m<<1,l,mid);
	build(m<<1|1,mid+1,r);
	pushup(m);
}
void update(int m,int l,int r,int val)
{
	if(tree[m].l==l&&tree[m].r==r)
	{
		lazy[m]+=val;
		tree[m].sum+=(ll)val*(r-l+1);
		return;
	}
	if(tree[m].l==tree[m].r)
	return;
	int mid=(tree[m].l+tree[m].r)>>1;
	pushdown(m,tree[m].r-tree[m].l+1);
	if(r<=mid)
	{
		update(m<<1,l,r,val);
	}
	else if(l>mid)
	{
		update(m<<1|1,l,r,val);
	}
	else 
	{
		update(m<<1,l,mid,val);
		update(m<<1|1,mid+1,r,val);
	}
	pushup(m);
}
ll query(int m,int l,int r)
{
	if(tree[m].l==l&&tree[m].r==r)
	{
		return tree[m].sum;
	}
	pushdown(m,tree[m].r-tree[m].l+1);
	int mid=(tree[m].l+tree[m].r)>>1;
	ll res=0;
	if(r<=mid)
	{
		res+=query(m<<1,l,r);
	}
	else if(l>mid)
	{
		res+=query(m<<1|1,l,r);
	}
	else 
	{
		res+=(query(m<<1,l,mid)+query(m<<1|1,mid+1,r));
		
	}
	return res;
	
}
int main()
{
    std::ios::sync_with_stdio(false);
    std::cin.tie(0);
    int n,m;
    cin>>n>>m;
    build(1,1,n);

    char op[2];
    int l,r,val;
    for(int t=0;t<m;t++)
    {
    	scanf("%s",op);
    	if(op[0]=='Q')
    	{
    		scanf("%d%d",&l,&r);
    		printf("%lld\n",query(1,l,r));
		}
		else 
		{
			scanf("%d%d%d",&l,&r,&val);
			update(1,l,r,val);
		}
	}

	return 0;
}

 

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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