HDU 5875 Function 大连网络赛

单调栈解决区间取模问题
本文介绍了一种使用单调栈高效解决特定区间取模问题的方法。通过预先计算每个数后方最近的小于它的数的位置,可以快速响应多次查询,避免了不必要的遍历。

题意,给一堆数,给你一个区间,求这个区间第一个数 模 第二个数 模 第三个数 ....模到这个区间最后一个数,最后值是多少,有多次询问。然后很明显的,一个数摸一个比他小的数就变小了,比他大的数,他不变,所以总是要找小的数,如果能知道一个数在他后面第一个比他小的数u,然后取模,再去找u后面比他小的第一个数,再取模,这样子能跳过很多不用的区间。那么问题来了,如何快速知道一个数之后第一个比他小的数呢??单调栈,ok,解决了。


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <queue>
#include <stack>

using namespace std;
int n, m;
int next[100005];

struct node
{
	int pos;
	int val;
}a[100005], tmp;

stack<node> s;


int main(void)
{
	int T;
	scanf("%d", &T);
	for (int i = 1; i < 100005; i++)
		a[i].pos = i;
	tmp.pos = 0;
	tmp.val = 0;
	while (T--)
	{
		scanf("%d", &n);
		for (int i = 1; i <= n; i++)
			scanf("%d", &a[i].val);
		scanf("%d", &m);
		memset(::next, 0x3f3f3f3f, sizeof ::next);
		
		while (!s.empty()) s.pop();
		s.push(tmp);

		for (int i = 1; i <= n; i++)
		{
			while (s.top().val > a[i].val)
			{
				::next[s.top().pos] = i;
				s.pop();
			}
			s.push(a[i]);
		}

		int l, r;
		for (int i = 0; i < m; i++)
		{
			scanf("%d%d", &l, &r);
			int ans = a[l].val;
			for (int j = ::next[l]; j <= r; j = ::next[j])
			{
				if (ans == 1 || ans == 0) break;
				ans %= a[j].val;
			}
			printf("%d\n", ans);
		}
	}
	return 0;
}


内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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