POJ 2352 Stars

Stars
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Description

Astronomers often examine star maps where stars are represented by points on a plane and each star has Cartesian coordinates. Let the level of a star be an amount of the stars that are not higher and not to the right of the given star. Astronomers want to know the distribution of the levels of the stars. 

For example, look at the map shown on the figure above. Level of the star number 5 is equal to 3 (it's formed by three stars with a numbers 1, 2 and 4). And the levels of the stars numbered by 2 and 4 are 1. At this map there are only one star of the level 0, two stars of the level 1, one star of the level 2, and one star of the level 3. 

You are to write a program that will count the amounts of the stars of each level on a given map.

Input

The first line of the input file contains a number of stars N (1<=N<=15000). The following N lines describe coordinates of stars (two integers X and Y per line separated by a space, 0<=X,Y<=32000). There can be only one star at one point of the plane. Stars are listed in ascending order of Y coordinate. Stars with equal Y coordinates are listed in ascending order of X coordinate. 

Output

The output should contain N lines, one number per line. The first line contains amount of stars of the level 0, the second does amount of stars of the level 1 and so on, the last line contains amount of stars of the level N-1.

Sample Input

5
1 1
5 1
7 1
3 3
5 5

Sample Output

1
2
1
1

0

如果不懂树状数组,可以参考博客:http://blog.youkuaiyun.com/passer__/article/details/76653144

题意:给你很多的点,这些点代表星星的位置,在一个二维坐标系上,第一个是X,第二个是Y,然后求每个星星的等级,

它的等级取决于它的左下有多少星星满足(x<=x0 && y<=y0);最后从等级1开始输出,最高是n,每个人最低是1(因为他自己本身)

树状数组,输入的时候开始建立。

#include<stdio.h>
#include<string.h>
int a[15100];//记录LV 为0~15000都有几个星星 (星星的个数) 
int c[32100];//树状数组 
int lowbit(int x)
{
	return x&(-x);
}
int sum(int x)
{
	int sum=0;
	while(x>0)
	{
		sum=sum+c[x];
		x=x-lowbit(x);
	}
	return sum;
}
void sum1(int x)
{
	while(x<=32010)
	{
		c[x]++;//管理的星星+1 
		x=x+lowbit(x);
	}
} 
int main()
{
	int n,x,y;
	while(scanf("%d",&n)!=EOF)
	{
		memset(a,0,sizeof(a));//清空记录星星个数的数组
		memset(c,0,sizeof(c)); 
		int t=n;
		while(t--)
		{
			scanf("%d%d",&x,&y);
			a[sum(++x)]++;  	 //从1开始  因为树状数组是从1开始的 输入的点可能是0 所有加1处理 
			sum1(x);//将此点之后所有的父亲以上的节点 +1; 
		}
		for(int i=0;i<n;i++)
			printf("%d\n",a[i]);
	}
	return 0;
 } 



内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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