poj2104 K-th Number

本文深入探讨了整体二分算法的实现细节,通过一个具体的POJ题目实例,讲解了如何利用整体二分和线段树解决大规模数据查询问题。文章详细介绍了预处理步骤、递归求解过程以及最终结果的输出方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

http://poj.org/problem?id=2104

整体二分板题,把所有询问按照类似归并排序的方式处理,然后在二分的时候带上值域

如果<=mid的值比k多,那么答案肯定在l,mid之间,否则答案肯定在mid+1到r之间

然后把前一种情况放到前面,后一种情况放到后面,再分别递归子区间。

cdq分治是先递归再合并求,整体二分是先求再递归

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#define maxl 200010
using namespace std;

int n,m,tot,cnt;
int ans[maxl],a[maxl],b[maxl],num[maxl];
struct que
{
	int l,r,k,id;
}q[maxl],rq[maxl],lq[maxl];

inline void prework()
{
	cnt=0;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%d",&a[i]);
		num[i]=a[i];
	}
	sort(num+1,num+1+n);
	tot=unique(num+1,num+1+n)-num-1;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		a[i]=lower_bound(num+1,num+1+tot,a[i])-num;
		q[++cnt]=que{i,a[i],0,0};
	}
	que d;
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		scanf("%d%d%d",&d.l,&d.r,&d.k);
		d.id=i;q[++cnt]=d;
	}
}

inline void add(int i,int x)
{
	while(i<=n)
	{
		b[i]+=x;
		i+=i&-i;
	}
}

inline int sum(int i)
{
	int ret=0;
	while(i)
	{
		ret+=b[i];
		i-=i&-i;
	}
	return ret;
}

inline void solv(int ql,int qr,int l,int r)
{
	if(ql>qr) return;
	if(l==r)
	{
		for(int i=ql;i<=qr;i++)
		if(q[i].id>0) 
			ans[q[i].id]=l;
		return;
	}
	int mid=(l+r)>>1;
	int lt=0,rt=0;
	for(int i=ql;i<=qr;i++)
	if(q[i].id==0)
	{
		if(q[i].r<=mid)
			add(q[i].l,1),lq[++lt]=q[i];
		else
			rq[++rt]=q[i];
	}
	else
	{
		int d=sum(q[i].r)-sum(q[i].l-1);
		if(d>=q[i].k) 
			lq[++lt]=q[i];
		else
			rq[++rt]=q[i],rq[rt].k-=d;
	}
	for(int i=ql;i<=qr;i++)
	if(q[i].id==0 && q[i].r<=mid)
		add(q[i].l,-1);
	for(int i=1;i<=lt;i++)
		q[ql+i-1]=lq[i];
	for(int i=1;i<=rt;i++)
		q[ql+lt+i-1]=rq[i];
	solv(ql,ql+lt-1,l,mid);
	solv(ql+lt,qr,mid+1,r);
}

inline void mainwork()
{
	for(int i=1;i<=tot;i++)
		b[i]=0;
	solv(1,cnt,1,tot);
}

inline void print()
{
	for(int i=1;i<=m;i++)
		printf("%d\n",num[ans[i]]);
}

int main()
{
	while(~scanf("%d%d",&n,&m))
	{
		prework();
		mainwork();
		print();
	}
	return 0;
}

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/790f7ffa6527 在一维运动场景中,小车从初始位置 x=-100 出发,目标是到达 x=0 的位置,位置坐标 x 作为受控对象,通过增量式 PID 控制算法调节小车的运动状态。 系统采用的位置迭代公式为 x (k)=x (k-1)+v (k-1) dt,其中 dt 为仿真过程中的恒定时间间隔,因此速度 v 成为主要的调节量。通过调节速度参数,实现对小车位置的精确控制,最终生成位置 - 时间曲线的仿真结果。 在参数调节实验中,比例调节系数 Kp 的影响十分显著。从仿真曲线可以清晰观察到,当增大 Kp 值时,系统的响应速度明显加快,小车能够更快地收敛到目标位置,缩短了稳定时间。这表明比例调节在加快系统响应方面发挥着关键作用,适当增大比例系数可有效提升系统的动态性能。 积分调节系数 Ki 的调节则呈现出不同的特性。实验数据显示,当增大 Ki 值时,系统运动过程中的波动幅度明显增大,位置曲线出现更剧烈的震荡。但与此同时,小车位置的变化速率也有所提高,在动态调整过程中能够更快地接近目标值。这说明积分调节虽然会增加系统的波动性,但对加快位置变化过程具有积极作用。 通过一系列参数调试实验,清晰展现了比例系数和积分系数在增量式 PID 控制系统中的不同影响规律,为优化控制效果提供了直观的参考依据。合理匹配 Kp 和 Ki 参数,能够在保证系统稳定性的同时,兼顾响应速度和调节精度,实现小车位置的高效控制。
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