洛谷 P2068

本文介绍洛谷P2068题目的解决方案,使用树状数组实现快速区间求和,包括代码实现及核心算法解释。

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传送门:洛谷 P2068


题目描述

给定一个长度为n(n<=100000),初始值都为0的序列,x(x<=10000)次的修改某些位置上的数字,每次加上一个数,然后提出y (y<=10000)个问题,求每段区间的和。时间限制1秒。

输入输出格式

输入格式:

第一行1个数,表示序列的长度n

第二行1个数,表示操作的次数w

后面依次是w行,分别表示加入和询问操作

其中,加入用x表示,询问用y表示

x的格式为"x a b" 表示在序列a的位置加上b

y的格式为"y a b" 表示询问a到b区间的加和

输出格式:

每行一个数,分别是每次询问的结果

输入输出样例

输入样例#1:  复制
5
4
x 3 8
y 1 3
x 4 9
y 3 4
输出样例#1:  复制
8
17








这么直接的树状数组怕是不多见。。。标准的模板!!!


代码如下

#include<iostream>
using namespace std;
int a[200005],n,w;
int lowbit(int x)
{
	return x & -x;
}
void add(int p,int x)
{
	while(p<=n)
	{
		a[p] += x;
		p += lowbit(p);
	}
}
int sum(int x)
{
	int ans = 0;
	while(x)
	{
		ans += a[x];
		 x -= lowbit(x);
	}
	return ans;
}
int main()
{
	cin>>n>>w;
	for(int i=1;i<=w;i++)
	{
		char ch;
		int y,z;
		cin>>ch>>y>>z;
		if(ch == 'x') add(y,z);
		else cout<<sum(z) - sum(y-1)<<endl;
	}
	return 0;
}
洛谷P2678是一道关于C++编程的题目,主要考察的是动态规划(Dynamic Programming, DP)中的最长上升子序列(Longest Increasing Subsequence, LIS)问题。以下是这道题目的详细介绍和解题思路: ### 题目描述 给定一个长度为n的整数序列,求出其中最长的上升子序列的长度。最长上升子序列是指序列中的一个序列,该子序列中的每一个元素都比前一个元素大。 ### 输入格式 第一行包含一个整数n,表示序列的长度。 第二行包含n个整数,表示序列中的元素。 ### 输出格式 输出一个整数,表示最长上升子序列的长度。 ### 样例输入 ``` 5 1 2 3 2 5 ``` ### 样例输出 ``` 4 ``` ### 解题思路 1. **动态规划**:我们可以用一个数组`dp`来记录以每个元素结尾的最长上升子序列的长度。初始时,`dp[i] = 1`,因为每个元素本身就是一个长度为1的上升子序列。 2. **状态转移方程**:对于每个元素`arr[i]`,我们遍历其前面的所有元素`arr[j]`,如果`arr[j] < arr[i]`,则更新`dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)`。 3. **最终答案**:遍历`dp`数组,找到其中的最大值,即为最长上升子序列的长度。 ### 代码实现 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; vector<int> arr(n); for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> arr[i]; } vector<int> dp(n, 1); for (int i = 1; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < i; ++j) { if (arr[j] < arr[i]) { dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1); } } } int ans = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { ans = max(ans, dp[i]); } cout << ans << endl; return 0; } ``` ### 解释 1. **输入处理**:首先读取序列的长度n和序列中的元素。 2. **动态规划数组初始化**:初始化`dp`数组,所有元素初始值为1。 3. **状态转移**:对于每个元素,更新`dp[i]`为`max(dp[i], dp[j] + 1)`,其中`arr[j] < arr[i]`。 4. **结果输出**:遍历`dp`数组,找到最大值作为最终答案。
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