BZOJ 5117: [清华集训2015]V 线段树维护历史最值

本文介绍了一种基于段式树的数据结构实现,用于高效处理区间更新和查询操作。通过预处理和递归分解,算法能在对数时间内完成对数组区间的加法、乘法更新及最大值查询。代码示例展示了如何构建段式树,并实现更新和查询功能。

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

和 cpu 监控用的是一种做法. 

code:   

#include <cstdio> 
#include <algorithm> 
#include <cstring>    
#define N 500006   
#define lson x<<1  
#define rson x<<1|1         
#define ll long long 
#define I(s) freopen(s".in","r",stdin) 
#define O(s) freopen(s".out","w",stdout)   
#define setIO(s) I(s)//,O(s) 
using namespace std;             
int n; 
const ll inf=1ll<<60;    
struct data 
{      
    ll x,y;  
    data(ll a=0,ll b=-inf) { x=a,y=b; }         
    data operator+(const data &a)const { return data(max(-inf,x+a.x),max(y+a.x,a.y)); }   
    data operator*(const data &a)const { return data(max(x,a.x),max(y,a.y)); }        
}ptag[N<<2],ntag[N<<2];                      
ll pmax[N<<2],nmax[N<<2];             
void pushup(int x) 
{
    pmax[x]=max(pmax[lson],pmax[rson]);  
    nmax[x]=max(nmax[lson],nmax[rson]);  
}    
void build(int l,int r,int x) 
{
    ptag[x]=ntag[x]=data();    
    if(l==r) 
    {   
        scanf("%lld",&nmax[x]),pmax[x]=nmax[x]; 
        return;   
    } 
    int mid=(l+r)>>1;   
    build(l,mid,lson),build(mid+1,r,rson);   
    pushup(x);  
}   
//  对于历史最大值           
void mark_n(int x,data v) 
{
    ntag[x]=ntag[x]+v;     
    nmax[x]=max(nmax[x]+v.x,v.y);        
}
void mark_p(int x,data v) 
{           
    ptag[x]=ptag[x]*(ntag[x]+v);      
    pmax[x]=max(pmax[x],max(nmax[x]+v.x,v.y));       
}       
void pushdown(int x) 
{ 
    mark_p(lson,ptag[x]); 
    mark_n(lson,ntag[x]);      
    mark_p(rson,ptag[x]);        
    mark_n(rson,ntag[x]);
    ntag[x]=ptag[x]=data();    
}
void update(int l,int r,int x,int L,int R,data v) 
{  
    if(l>=L&&r<=R) 
    {          
        mark_p(x,v); 
        mark_n(x,v);   
        return; 
    }  
    pushdown(x); 
    int mid=(l+r)>>1;     
    if(L<=mid) update(l,mid,lson,L,R,v); 
    if(R>mid)  update(mid+1,r,rson,L,R,v);   
    pushup(x); 
}  
ll query(int l,int r,int x,int L,int R,int o) 
{
    if(l>=L&&r<=R) return o?nmax[x]:pmax[x];     
    pushdown(x); 
    int mid=(l+r)>>1;  
    ll re=-inf;      
    if(L<=mid)  re=max(re,query(l,mid,lson,L,R,o));  
    if(R>mid)   re=max(re,query(mid+1,r,rson,L,R,o)); 
    return re;  
}
int main() 
{ 
    // setIO("input");    
    int m; 
    scanf("%d%d",&n,&m);         
    build(1,n,1);        
    for(int i=1;i<=m;++i) 
    {       
        ll x; 
        int op,l,r;  
        scanf("%d",&op);  
        if(op==1) scanf("%d%d%lld",&l,&r,&x),update(1,n,1,l,r,data(x,-inf));    
        if(op==2) scanf("%d%d%lld",&l,&r,&x),update(1,n,1,l,r,data(-x,0));     
        if(op==3) scanf("%d%d%lld",&l,&r,&x),update(1,n,1,l,r,data(-inf,x));     
        if(op==4) scanf("%d",&l),printf("%lld\n",query(1,n,1,l,l,1));    
        if(op==5) scanf("%d",&l),printf("%lld\n",query(1,n,1,l,l,0));   
    }
    return 0; 
}

  

内容概要:文章基于4A架构(业务架构、应用架构、数据架构、技术架构),对SAP的成本中心和利润中心进行了详细对比分析。业务架构上,成本中心是成本控制的责任单元,负责成本归集与控制,而利润中心是利润创造的独立实体,负责收入、成本和利润的核算。应用架构方面,两者都依托于SAP的CO模块,但功能有所区分,如成本中心侧重于成本要素归集和预算管理,利润中心则关注内部交易核算和获利能力分析。数据架构中,成本中心与利润中心存在多对一的关系,交易数据通过成本归集、分摊和利润计算流程联动。技术架构依赖SAP S/4HANA的内存计算和ABAP技术,支持实时核算与跨系统集成。总结来看,成本中心和利润中心在4A架构下相互关联,共同为企业提供精细化管理和决策支持。 适合人群:从事企业财务管理、成本控制或利润核算的专业人员,以及对SAP系统有一定了解的企业信息化管理人员。 使用场景及目标:①帮助企业理解成本中心和利润中心在4A架构下的运作机制;②指导企业在实施SAP系统时合理配置成本中心和利润中心,优化业务流程;③提升企业对成本和利润的精细化管理水平,支持业务决策。 其他说明:文章不仅阐述了理论概念,还提供了具体的应用场景和技术实现方式,有助于读者全面理解并应用于实际工作中。
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