普通平衡树 Treap

 

Code:

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct Node{
    Node *ch[2];
    int r,v,s,val;
    int cmp(int x) const{
        if(x==v)return -1;
        return x<v?0:1;
    }
    Node(int V){
        s=1,val=1;ch[0]=ch[1]=NULL;
        r=rand();v=V;
    }
    void maintain(){
        s=val;
        if(ch[0]!=NULL)s+=ch[0]->s;
        if(ch[1]!=NULL)s+=ch[1]->s;
    }
};
Node *head;
void rotate(Node* &o,int d){
    Node *k=o->ch[d^1];o->ch[d^1]=k->ch[d];k->ch[d]=o;
    o->maintain();k->maintain();o=k;
}
void insert(Node* &o,int x){
    if(o==NULL)o=new Node(x);
    else{
        int d=o->cmp(x);
        if(d==-1){
            ++(o->val);++(o->s);return;
        }
        insert(o->ch[d],x);
        o->maintain();
        if((o->ch[d]->r)>o->r)rotate(o,d^1);
    }
}
void erase(Node* &o,int x){
    int d=o->cmp(x);
    if(d==-1){
        if(o->ch[0]==NULL){
            (o->val)--;(o->s)--;
            if(o->val==0)o=o->ch[1];
        }
        else if(o->ch[1]==NULL){
            (o->val)--;(o->s)--;
            if(o->val==0)o=o->ch[0];
        }
        else{
            int d2=(o->ch[0]->r)>(o->ch[1]->r)?1:0;
            rotate(o,d2);
            erase(o->ch[d2],x);
            o->maintain();
        }
    }else {
        erase(o->ch[d],x);
        o->maintain();
    }
}
int rank1(Node *o,int x){                  //x的排名
    int d=o->cmp(x);
    int lsize=(o->ch[0]==NULL)?0:o->ch[0]->s;
    if(d==0)return rank1(o->ch[0],x);
    if(d==1)return lsize+o->val+rank1(o->ch[1],x);
    return lsize+1;
}
int kth(Node *o,int R){                    //第k大
    int lsize=(o->ch[0]==NULL)?0:o->ch[0]->s;
    if(R<=lsize)return kth(o->ch[0],R);
    if(lsize+o->val>=R)return o->v;
    return kth(o->ch[1],R-lsize-o->val);
}
int ans;
void find1(Node *o,int x){                //前驱
    if(o->v<x){ans=max(ans,o->v);if(o->ch[1]!=NULL)find1(o->ch[1],x);}
    else if(o->ch[0]!=NULL)find1(o->ch[0],x);
}
void find2(Node *o,int x){                //后继
    if(o->v>x){ans=min(ans,o->v);if(o->ch[0]!=NULL)find2(o->ch[0],x);}
    else if(o->ch[1]!=NULL)find2(o->ch[1],x);
}
int main()
{
    int n;
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;++i)
    {
        int opt,x;
        scanf("%d%d",&opt,&x);
        if(opt==1)insert(head,x);
        if(opt==2)erase(head,x);
        if(opt==3)printf("%d\n",rank1(head,x));
        if(opt==4)printf("%d\n",kth(head,x));
        if(opt==5){ans=-10000000;find1(head,x);printf("%d\n",ans);}
        if(opt==6){ans=10000000;find2(head,x);printf("%d\n",ans);}
    }
    return 0;
}

  

 
内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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