【图论07】线段树 1002 I Hate It

本文深入探讨了线段树算法的原理、实现及在实际问题中的应用,包括模板介绍、初始化、查询和更新操作,通过具体示例展示了如何高效解决区间查询和修改问题。

算法思路:线段树。

代码如下:

//模板开始
#include <string>   
#include <vector>   
#include <algorithm>   
#include <iostream>   
#include <sstream>   
#include <fstream>   
#include <map>   
#include <set>   
#include <cstdio>   
#include <cmath>   
#include <cstdlib>   
#include <ctime>
#include <iomanip>
#include <queue>
#include <string.h>
#define SZ(x) (int(x.size()))
using namespace std;

int toInt(string s){
	istringstream sin(s); 
	int t; 
	sin>>t; 
	return t;
}
template<class T> string toString(T x){
	ostringstream sout; 
	sout<<x; 
	return sout.str();
}
typedef long long int64;
int64 toInt64(string s){
	istringstream sin(s); 
	int64 t; 
	sin>>t;
	return t;
}
template<class T> T gcd(T a, T b){ 
	if(a<0) 
		return gcd(-a, b);
	if(b<0) 
		return gcd(a, -b);
	return (b == 0)? a : gcd(b, a % b);
}

#define LOCAL
//模板结束(通用部分)

#define MAXN 200005 * 4

int maxv[MAXN];
int ql, qr;
int p, v;
int T1, T2;
int zhishu;

int query(int o, int L, int R)
{
	int M = L + (R - L) / 2, ans = 0;
	if(ql <= L && R <= qr)
	{
		return maxv[o];
	}
	if(ql <= M)
	{
		ans = max(ans, query(o * 2, L, M));
	}
	if(M < qr)
	{
		ans = max(ans, query(o * 2 + 1, M + 1, R));
	}
	return ans;
}

void update1(int o, int L, int R)
{
	int M = L + (R - L) / 2;
	if(L == R)
	{
		maxv[o] = v;
	}
	else
	{
		if(p <= M)
		{
			update1(o * 2, L, M);
		}
		else
		{
			update1(o * 2 + 1, M + 1, R);
		}
		maxv[o] = max(maxv[o * 2], maxv[o * 2 + 1]); 
	}
}

void init()
{
	zhishu = 0;
	while((1<<zhishu) < T1)
	{
		zhishu++;
	}
	int up_max = (1<<(zhishu + 1)) - 1;
	int chuzhi = 1<<(zhishu);
	for(int i = chuzhi; i <= chuzhi + T1 - 1; i++)
	{
		//cin>>sum[i];
		scanf("%d", &maxv[i]);
	}
	for(int i = chuzhi + T1; i <= up_max; i++)
	{
		maxv[i] = 0;
	}
	for(int i = (1<<zhishu) - 1; i >= 1; i--)
	{
		maxv[i] = max(maxv[i * 2], maxv[i * 2 + 1]);
	}
}

int main()
{
#ifdef LOCAL
	//freopen("shuju.txt", "r", stdin);
#endif

	char a[10];
	int b, c;
	//cin>>T1>>T2;
	while(scanf("%d%d", &T1, &T2) == 2)
	{
		init();		
		for(int i = 0; i < T2; i++)
		{
			//cin>>a>>b>>c;
			scanf("%s", a);
			scanf("%d%d", &b, &c);
			if(a[0] == 'Q')
			{
				ql = b;
				qr = c;
				cout<<query(1, 1, 1<<zhishu)<<endl;
			}
			if(a[0] == 'U')
			{
				p = b;
				v = c;
				update1(1, 1, 1<<zhishu);
			}
		}
	}

	return 0;
}



【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
<think>嗯,用户想了解图论线段树的应用和实现。首先,我需要确认线段树的基本概念以及它在图论中的具体应用场景。根据引用[3]和[4],线段树主要用于处理区间查询和更新操作,时间复杂度为$O(\log N)$,这在图论中可能用于处理某些需要高效区间操作的问题。 接下来,我需要思考线段树图论中的常见应用。比如,图的最短路径问题中,如果涉及到动态更新的边权重,线段树可能用来维护某些区间的最小值,从而加速Dijkstra算法的过程。另外,在图的连通性问题中,线段树可能用于维护并查集结构,或者处理区间覆盖的情况。 然后,实现方面需要考虑线段树的结构如何与图的数据结构结合。例如,使用线段树来维护邻接表的某些属性,或者在处理图的区间查询时,构建线段树来快速获取信息。可能需要举一个具体的例子,比如使用线段树优化最短路径算法中的优先队列操作。 还需要注意用户提供的引用中提到的平衡树与区间树的结合应用[^1],这可能暗示线段树在处理动态区间管理时的高效性,可以借鉴到图论的动态问题中。同时,引用[2]提到线段树的变种和优化策略,可能需要讨论不同的线段树结构如何适应图论中的特定需求。 最后,生成相关问题时,要确保覆盖应用场景、实现方法、性能优化以及与其他数据结构的结合,这样用户能全面了解线段树图论中的使用。</think>### 图论线段树的应用与实现 线段树图论中的应用主要集中于**高效处理动态图问题**和**区间化图结构查询**,尤其适合需要频繁更新边权重或节点属性,并快速查询特定区间内信息的场景。 --- #### 1. **应用场景** - **动态最短路径维护** 当图中边的权重动态变化时,线段树可维护路径权重的区间最小值,加速松弛操作。例如,在稀疏图中,通过线段树记录节点到源点的最短距离,实现$O(\log N)$时间复杂度的更新和查询[^2]。 - **区间覆盖与连通性判断** 在图的连通性问题中,线段树可管理节点间的连通状态。例如,动态维护区间内节点是否形成连通分支,或在图分割问题中快速判断子图的连通性[^3]。 - **网络流优化** 线段树可辅助最大流算法,如在分层图的构建过程中快速定位增广路径的可行区间,减少冗余搜索。 --- #### 2. **实现方法** 以**动态最短路径维护**为例,线段树可结合Dijkstra算法优化优先级队列: ##### 数据结构设计 - **线段树节点**:存储区间内节点的当前最短距离最小值。 - **懒标记**:记录距离更新操作,支持批量传递。 ##### 关键代码片段(C++) ```cpp struct SegmentTreeNode { int left, right; int min_dist; // 区间内最小距离 int lazy; // 懒标记(距离更新值) }; void update(int node, int l, int r, int val) { if (当前节点区间完全包含于[l, r]) { tree[node].min_dist += val; // 更新最小值 tree[node].lazy += val; // 标记延迟传递 return; } push_down(node); // 传递懒标记到子节点 update(left_child, l, r, val); update(right_child, l, r, val); tree[node].min_dist = min(tree[left_child].min_dist, tree[right_child].min_dist); } int query(int node, int l, int r) { if (当前节点区间完全包含于[l, r]) return tree[node].min_dist; push_down(node); return min(query(left_child, l, r), query(right_child, l, r)); } ``` ##### 与Dijkstra结合 - 初始化时将所有节点距离设为无穷大,源点设为0。 - 每次从线段树中提取当前最小距离的节点进行松弛操作。 - 更新相邻节点距离时,调用线段树的区间更新接口。 --- #### 3. **性能分析** - **时间复杂度**: 线段树的更新和查询均为$O(\log N)$,结合Dijkstra算法的总时间复杂度为$O((E + N) \log N)$,优于传统堆实现的$O(E \log N)$(在稀疏图中更高效)[^4]。 - **空间复杂度**: 线段树需要$O(4N)$空间(N为节点数),可能需离散化优化。 --- #### 4. **与其他数据结构的结合** - **平衡树(如AVL树)**:管理动态区间边界,支持更复杂的区间合并/分裂操作[^1]。 - **并查集**:在连通性问题中,线段树可辅助维护区间内的连通状态,结合路径压缩优化查询效率。 ---
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