bzoj 3489 A simple rmq problem 可持久化树套树

本文介绍了一种解决三维离线查询问题的方法,利用主席树实现高效查询。具体包括:一维排序处理输入数据,使用可持久化树套树结构进行查询,确保每个询问针对一段前缀。文中通过具体的代码实现展示了这一过程。

设在位置x的数的前驱为pre[x],后继为nex[x]

只出现一次的数满足条件pre[x]<lnex[x]>rl<=x<=r

把所有点按pre[x]从小到大排序,由于每个询问要求的是pre[x]<l,因此询问的是一段前缀。那么如果只有两维按前缀建主席树就行了。

对于三维情况需要建一个可持久化树套树。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define N 110000
#define M1 2100000
#define M2 36000000
int n,m,v1,v2,ans,lq,rq;
int a[N],pre[N],nex[N],pos[N],root[N],pls[N];
int cmp(int x,int y){return pre[x]<pre[y];}
struct seg_tree2
{
    int ch[M2][2],mx[M2],cnt;
    void insert(int l,int r,int pre,int &now)
    {
        mx[now=++cnt]=max(mx[pre],a[v2]);
        if(l==r)return;
        int mid=(l+r)>>1;
        ch[now][0]=ch[pre][0];
        ch[now][1]=ch[pre][1];
        if(mid>=v2)insert(l,mid,ch[pre][0],ch[now][0]);
        else insert(mid+1,r,ch[pre][1],ch[now][1]);
    }
    int query(int l,int r,int now)
    {
        if(lq<=l&&r<=rq)
            return mx[now];
        int mid=(l+r)>>1,ret=0;
        if(mid>=lq)ret=max(ret,query(l,mid,ch[now][0]));
        if(mid<rq) ret=max(ret,query(mid+1,r,ch[now][1]));
        return ret;
    }
}tr2;
struct seg_tree1
{
    int ch[M1][2],root[M1],cnt;
    void insert(int l,int r,int pre,int &now)
    {
        tr2.insert(0,n+1,root[pre],root[now=++cnt]);
        if(l==r)return;
        int mid=(l+r)>>1;
        ch[now][0]=ch[pre][0];
        ch[now][1]=ch[pre][1];
        if(mid>=v1)insert(l,mid,ch[pre][0],ch[now][0]);
        else insert(mid+1,r,ch[pre][1],ch[now][1]);
    }
    int query(int l,int r,int now)
    {
        if(l>=v1)
            return tr2.query(0,n+1,root[now]);
        int mid=(l+r)>>1,
        ret=query(mid+1,r,ch[now][1]);
        if(mid>=v1)ret=max(ret,query(l,mid,ch[now][0]));
        return ret;
    }
}tr1;
int main()
{
    //freopen("tt.in","r",stdin);
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&a[i]);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        pre[i]=pos[a[i]],pos[a[i]]=i;
    for(int i=1;i<=n;i++)pos[i]=n+1;
    for(int i=n;i>=1;i--)
        nex[i]=pos[a[i]],pos[a[i]]=i;
    for(int i=1;i<=n;i++)pos[i]=i;
    sort(pos+1,pos+1+n,cmp);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        v1=nex[pos[i]];v2=pos[i];
        tr1.insert(0,n+1,root[i-1],root[i]);
    }
    for(int i=0,j=0;i<=n;i++)
    {
        while(j<n&&pre[pos[j+1]]<=i)j++;
        pls[i]=j;
    }
    for(int i=1,l,r;i<=m;i++)
    {
        scanf("%d%d",&l,&r);
        l=(l+ans)%n+1;r=(r+ans)%n+1;
        if(l>r)swap(l,r);
        v1=r+1;lq=l;rq=r;
        printf("%d\n",ans=tr1.query(0,n+1,root[pls[l-1]]));
    }
    return 0;
}
成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 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!
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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