HDU 1166

本文介绍了一种针对敌军工兵营地人数变动的高效监控算法。通过使用树状数组或ZKW线段树,实现了对敌军营地人数变化的快速更新及区间查询,解决了传统逐个统计方式带来的效率低下问题。

传送门 :敌兵布阵


C国的死对头A国这段时间正在进行军事演习,所以C国间谍头子Derek和他手下Tidy又开始忙乎了。A国在海岸线沿直线布置了N个工兵营地,Derek和Tidy的任务就是要监视这些工兵营地的活动情况。由于采取了某种先进的监测手段,所以每个工兵营地的人数C国都掌握的一清二楚,每个工兵营地的人数都有可能发生变动,可能增加或减少若干人手,但这些都逃不过C国的监视。 
中央情报局要研究敌人究竟演习什么战术,所以Tidy要随时向Derek汇报某一段连续的工兵营地一共有多少人,例如Derek问:“Tidy,马上汇报第3个营地到第10个营地共有多少人!”Tidy就要马上开始计算这一段的总人数并汇报。但敌兵营地的人数经常变动,而Derek每次询问的段都不一样,所以Tidy不得不每次都一个一个营地的去数,很快就精疲力尽了,Derek对Tidy的计算速度越来越不满:"你个死肥仔,算得这么慢,我炒你鱿鱼!”Tidy想:“你自己来算算看,这可真是一项累人的工作!我恨不得你炒我鱿鱼呢!”无奈之下,Tidy只好打电话向计算机专家Windbreaker求救,Windbreaker说:“死肥仔,叫你平时做多点acm题和看多点算法书,现在尝到苦果了吧!”Tidy说:"我知错了。。。"但Windbreaker已经挂掉电话了。Tidy很苦恼,这么算他真的会崩溃的,聪明的读者,你能写个程序帮他完成这项工作吗?不过如果你的程序效率不够高的话,Tidy还是会受到Derek的责骂的. 
Input第一行一个整数T,表示有T组数据。 
每组数据第一行一个正整数N(N<=50000),表示敌人有N个工兵营地,接下来有N个正整数,第i个正整数ai代表第i个工兵营地里开始时有ai个人(1<=ai<=50)。 
接下来每行有一条命令,命令有4种形式: 
(1) Add i j,i和j为正整数,表示第i个营地增加j个人(j不超过30) 
(2)Sub i j ,i和j为正整数,表示第i个营地减少j个人(j不超过30); 
(3)Query i j ,i和j为正整数,i<=j,表示询问第i到第j个营地的总人数; 
(4)End 表示结束,这条命令在每组数据最后出现; 
每组数据最多有40000条命令 
Output对第i组数据,首先输出“Case i:”和回车, 
对于每个Query询问,输出一个整数并回车,表示询问的段中的总人数,这个数保持在int以内。 
Sample Input
1
10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Query 1 3
Add 3 6
Query 2 7
Sub 10 2
Add 6 3
Query 3 10
End 
Sample Output
Case 1:
6
33
59


关于树状数组,请参考 夜深人静写算法


代码如下

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#define N 50005
int a[N],c[N];
int n;
int lowbit(int x)
{
	return x & -x;
}
void update(int p,int x)
{
	while(p<=n)
	{
		c[p]+=x;
		p+=lowbit(p);
	}
}
int sum(int p) 
{
	int sum=0;
	while(p>0)
	{
		sum+=c[p];
        p-=lowbit(p);
	}
	return sum;
}
int main()
{
	int t,i,m,k;
	int a1,a2;
	char str[10];
	scanf("%d",&t);
	for(k=1;k<=t;k++)
	{
		scanf("%d",&n);
		memset(a,0,sizeof(a));
		memset(c,0,sizeof(c));
		for(i=1;i<=n;i++)    //初值为0
		{
			scanf("%d",&m);
			a[i] += m;
			update(i,m);
		}
		printf("Case %d:\n",k);
		while(scanf("%s",str),strcmp(str,"End"))
		{
			if(strcmp(str,"Add")==0)
			{
				scanf("%d%d",&a1,&a2);
				a[a1]+=a2;
				update(a1,a2);
			}
			else if(strcmp(str,"Sub")==0)
			{
				scanf("%d%d",&a1,&a2);
				a[a1]-=a2;
				update(a1,-a2);
			}
			else if(strcmp(str,"Query")==0)
			{
				scanf("%d%d",&a1,&a2);
				printf("%d\n",sum(a2)-sum(a1-1));
			}
		}
	}
	return 0;
}

呃。。。这个题用ZKW线段树也可以

代码如下

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
int n,m,M,N;
int a[50000*10+100];
void build()
{
	for(M=1;M<=n+1;M<<=1);
	for(int i=M+1;i<=M+n;i++)
		scanf("%d",&a[i]);
	for(int i=M-1;i>=1;i--)
		a[i] = a[i<<1] + a[i<<1|1];
}
void update(int x,int y)
{
	for(a[x+=M]+=y,x>>=1;x;x>>=1)
		a[x] = a[x<<1] + a[x<<1|1];
}
int query(int x,int y)
{
	x--;y++;
	x+=M;y+=M;
	int ans = 0;
	while(x^y^1)
	{
		if(~x&1) ans += a[x+1];
		if(y&1) ans += a[y-1];
		x>>=1;y>>=1;
	}
	return ans;
}
int main()
{
	cin>>N;
	for(int i=1;i<=N;i++)
	{
		printf("Case %d:\n",i);
		scanf("%d",&n);
		build();
		char str[10];
		while(scanf("%s",str))
		{
			int x,y;
			if(str[0]=='E')
			{
				break;
			}
			scanf("%d%d",&x,&y);
			if(str[0] == 'S')
			{
				update(x,-y);
			}
			if(str[0]=='A')
			{
				update(x,y);
			}
			if(str[0] == 'Q')
			{
				cout<<query(x,y)<<endl;
			}
		}
	}
	return 0;
}

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
### POJ 1182 食物链问题解题思路分析 POJ 1182 是一个经典的并查集问题,主要涉及三类动物之间的食物链关系。以下是对该问题的详细解题思路分析。 #### 问题描述 给定 N 个动物和 K 条关于这些动物的说法,需要判断每条说法是否为真。说法分为两种类型: - 类型 1:`1 X Y`,表示动物 X 和动物 Y 是同类。 - 类型 2:`2 X Y`,表示动物 X 吃动物 Y。 此外,还需要满足以下条件以判定说法为假: 1. 当前说法与之前的某些真说法冲突时,为假。 2. 如果当前说法中的 X 或 Y 超过 N,则为假。 3. 如果当前说法表示 X 吃 X,则为假。 #### 并查集算法的基本原理 并查集是一种用于处理集合合并与查询的数据结构,支持高效地查找两个元素是否属于同一集合以及合并两个集合。在本问题中,通过扩展并查集的功能,可以解决三类动物之间的复杂关系[^1]。 #### 扩展并查集的应用 由于动物之间存在三种可能的关系(同类、X 吃 Y、Y 吃 X),可以通过对每个节点进行分组标记来实现关系的区分。具体方法如下: 1. **节点编号扩展**:将每个动物的编号扩展为三倍,分别表示该动物的三种状态: - `i` 表示动物 i 是 A 类。 - `i + N` 表示动物 i 是 B 类。 - `i + 2 * N` 表示动物 i 是 C 类。 2. **初始化并查集**:对于每个动物 i,初始化其父节点为自身,并设置初始状态为 A 类。 3. **处理类型 1 的说法**:当输入为 `1 X Y` 时,表示动物 X 和动物 Y 是同类。可以通过合并 X 和 Y 的对应状态来实现这一关系。例如,如果 X 和 Y 都是 A 类,则合并 `X` 和 `Y`;如果 X 是 B 类且 Y 是 C 类,则合并 `X + N` 和 `Y + 2 * N` 等等。 4. **处理类型 2 的说法**:当输入为 `2 X Y` 时,表示动物 X 吃动物 Y。根据食物链规则,A 吃 B,B 吃 C,C 吃 A。因此,可以通过检查 X 和 Y 的状态是否符合这一规则来判断说法是否为真。例如,如果 X 是 A 类且 Y 是 B 类,则说法为真;否则为假[^1]。 5. **冲突检测**:在每次合并或查询操作中,需要检查是否存在冲突。例如,如果 X 和 Y 已经被标记为不同类,则当前说法为假。 #### 并查集的实现代码 以下是一个基于上述思路的并查集实现代码: ```python class UnionFind: def __init__(self, n): self.parent = list(range(3 * n)) def find(self, x): if self.parent[x] != x: self.parent[x] = self.find(self.parent[x]) return self.parent[x] def union(self, x, y): root_x = self.find(x) root_y = self.find(y) if root_x != root_y: self.parent[root_x] = root_y def solve(n, k, statements): uf = UnionFind(n) false_count = 0 for statement in statements: op, x, y = statement if x > n or y > n: false_count += 1 continue if op == 1: # Same type if uf.find(x) == uf.find(y + n) or uf.find(x) == uf.find(y + 2 * n): false_count += 1 else: uf.union(x, y) uf.union(x + n, y + n) uf.union(x + 2 * n, y + 2 * n) elif op == 2: # X eats Y if x == y or uf.find(x) == uf.find(y) or uf.find(x) == uf.find(y + 2 * n): false_count += 1 else: uf.union(x, y + n) uf.union(x + n, y + 2 * n) uf.union(x + 2 * n, y) return false_count ``` #### 时间复杂度分析 并查集的时间复杂度接近于 \(O(\alpha(N))\),其中 \(\alpha(N)\) 是反阿克曼函数,增长极为缓慢,可视为常数时间。因此,对于本问题中的大规模数据(\(N \leq 50,000\),\(K \leq 100,000\)),该算法能够高效运行。 ---
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