uva 1440

本文介绍了一种使用线段树解决区间查询问题的方法,具体目标是在给定的证书序列中找出满足条件的子序列,使其元素和最大,并且记录下标信息以确保解的唯一性。

题意描述:给出一个长度为n的证书序列D,你的任务是对m个询问做出回答。对于询问(a,b),需要找到两个下标x和y,使得a<=x<=y<=b,并且Dx+...Dy尽量大。如果有多组满足,x应尽量小。如果还有多解,y应尽量小。

==没有力气写题解了,Wa了五次,累觉不爱,记录一下五次分别改的地方好了。Time排进了前十。。还是比较开心。。

code:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn=500000+10;

struct node{
int l,r;
long long sum,pre,suf,ma;
int R,L;
}o[maxn*4];
long long a[maxn];


void build(int e,int x,int y){
 if(x==y){o[e].sum=o[e].pre=o[e].suf=o[e].ma=a[x];
          o[e].l=o[e].r=o[e].R=o[e].L=x;
          return;
         }
  else{
         int mid=x+(y-x)/2;
         build(e*2,x,mid);
         build(e*2+1,mid+1,y);
         o[e].sum=o[e*2].sum+o[e*2+1].sum;
         int luck=1;
         long long now=o[e*2].ma;<span style="color:#ff0000;">//第五次 ans定义成了int</span>
         if(now<(o[e*2].suf+o[e*2+1].pre)){luck=3;now=o[e*2].suf+o[e*2+1].pre;}//<span style="color:#ff0000;">第二次 判断条件都写对了 后面写成了</span><span style="color: rgb(255, 0, 0); font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">now=o[e*2].suf+o[e*2+1].sum;</span><span style="color:#ff0000;">
</span>           //<span style="color:#ff0000;">第三次 这两行换了位置,导致0 0 3 询问1 3 时 答案是3 3</span>
         if(now<o[e*2+1].ma){luck=2;now=o[e*2+1].ma;}
         o[e].ma=now;
         if(luck==1){
          o[e].l=o[e*2].l;
          o[e].r=o[e*2].r;
         }
         if(luck==2){
            o[e].l=o[e*2+1].l;
            o[e].r=o[e*2+1].r;
         }
        if(luck==3){
            o[e].l=o[e*2].L;
            o[e].r=o[e*2+1].R;
        }
        if(o[e*2].pre>=o[e*2].sum+o[e*2+1].pre){
            o[e].pre=o[e*2].pre;
            o[e].R=o[e*2].R;
        }
        else {o[e].pre=o[e*2].sum+o[e*2+1].pre;
              o[e].R=o[e*2+1].R;
              }
        if((o[e*2].suf+o[e*2+1].sum)>=o[e*2+1].suf){
            o[e].suf=o[e*2].suf+o[e*2+1].sum;
            o[e].L=o[e*2].L;
            }
         else{
            o[e].suf=o[e*2+1].suf;
            o[e].L=o[e*2+1].L;
         }
  }
}
node query(int left,int right,int e,int x,int y){
 if(left<=x&&right>=y){return o[e];}
 else{
    int mid=x+(y-x)/2;//<span style="color:#ff0000;">第一次 写成了mid=x+(y-x);</span>
    if(right<=mid) return query(left,right,e*2,x,mid);
    if(left>mid)return query(left,right,e*2+1,mid+1,y);
    node first,second,ans;
    first=query(left,mid,e*2,x,mid);
    second=query(mid+1,right,e*2+1,mid+1,y);
    ans.sum=first.sum+second.sum;
    int luck=1;
    ans.ma=first.ma;
    if(ans.ma<first.suf+second.pre){ luck=3;ans.ma=first.suf+second.pre;}//<span style="color:#ff0000;">第四次 第三次换的时候看走眼了 把下面的换了 这一处没换 </span>
    if(ans.ma<second.ma){ luck=2;ans.ma=second.ma;}
    if(luck==1){ ans.l=first.l;ans.r=first.r;}
    if(luck==3){ ans.l=first.L;ans.r=second.R;}
    if(luck==2){ ans.l=second.l;ans.r=second.r;}
    if(first.pre>=(first.sum+second.pre)){ans.pre=first.pre;ans.R=first.R; }
    else {ans.pre=first.sum+second.pre;ans.R=second.R;}
    if((first.suf+second.sum)>=second.suf){ans.suf=first.suf+second.sum;ans.L=first.L;}
    else {ans.suf=second.suf;ans.L=second.L;}
   return ans;
  }

}


int main(){
    int n,m;
    int T=1;
while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF){

  //  init();
    for(int i=1;i<=n;i++) {
            scanf("%lld",&a[i]);
     }
     build(1,1,n);
     printf("Case %d:\n",T++);
    for(int i=0;i<m;i++){
        int x,y;
        scanf("%d%d",&x,&y);
        node ans;
        ans=query(x,y,1,1,n);
    printf("%d %d\n",ans.l,ans.r);
    }
}
return 0;
}

<think>好的,用户想了解如何使用最小二乘法来计算权重,特别是通过示例来说明。我需要结合提供的引用资料,整理出一个清晰的回答。首先,我应该回顾最小二乘法的基本概念,然后引入加权最小二乘法(WLS),解释权重的意义。接着,详细说明计算权重的步骤,可能包括公式和参数估计方法。最后,给出一个具体的示例,比如使用Python代码实现,并引用相关的资料来支持内容。同时,用户可能对如何选择权重或者如何处理异方差的情况感兴趣,这也是需要提到的部分。要注意使用正确的LaTeX格式,确保数学公式正确显示,并且结构清晰,帮助用户逐步理解。可能还需要考虑用户的实际应用场景,比如在回归分析中如何应用加权最小二乘法,以及权重如何影响结果。需要检查引用的资料,确保引用的准确性和相关性,比如引用[1]、[2]、[3]都提到了加权最小二乘法,可以整合这些信息。最后,生成相关问题,帮助用户进一步学习。整个过程要逻辑连贯,语言简洁,符合用户的需求。</think>### 最小二乘法计算权重的方法 #### 1. 基本概念 最小二乘法通过最小化预测值与真实值的**平方误差和**来估计模型参数。在加权最小二乘法(WLS)中,每个数据点被赋予权重$w_i$,反映其重要性或可靠性。目标函数为: $$ S = \sum_{i=1}^n w_i (y_i - \hat{y}_i)^2 $$ 其中$w_i$是权重,$y_i$为观测值,$\hat{y}_i$为预测值[^1][^3]。 #### 2. 权重的作用 - **异方差处理**:当数据误差方差不同时,权重可设为$w_i = 1/\sigma_i^2$($\sigma_i$为第$i$个观测的方差)[^2]。 - **样本量调整**:若数据点代表不同样本量,权重可设为样本量$n_i$(例如引用[3]中将样本数作为权重)。 #### 3. 计算步骤 1. **定义权重矩阵**:构建对角矩阵$W$,对角线元素为$w_i$。 2. **参数估计**:权重下的参数解为: $$ \beta = (X^T W X)^{-1} X^T W Y $$ 其中$X$为设计矩阵,$Y$为观测向量[^4]。 #### 4. Python示例 以下代码演示加权线性回归,假设权重与样本量相关: ```python import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 生成数据(X为特征,Y为目标,n为样本量) X = np.array([[1], [2], [3], [4]]) Y = np.array([2, 4, 6, 8]) n = np.array([10, 20, 5, 15]) # 样本量作为权重 # 加权最小二乘法 W = np.diag(n) # 权重矩阵 X_design = np.hstack([np.ones((4,1)), X]) # 添加截距项 beta = np.linalg.inv(X_design.T @ W @ X_design) @ X_design.T @ W @ Y print("截距和斜率:", beta) ``` 输出结果为模型参数估计值,权重大的数据点对结果影响更强[^3]。 #### 5. 权重选择技巧 - **迭代重加权(IRLS)**:通过迭代调整权重解决非线性问题(如逻辑回归)[^2]。 - **残差分析**:根据初始拟合的残差大小动态调整权重,例如$w_i = 1/|\text{残差}_i|$。
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