hdu 1166

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敌兵布阵

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 102361    Accepted Submission(s): 43231


Problem Description
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
hh神的板子真是太好用了 我们大家都用它
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
#define lson l, m, rt << 1
#define rson m+1, r, rt << 1 | 1
const int maxn = 50007;
int sum[maxn << 2];
void push(int i)
{
    sum[i] = sum[i << 1] + sum[i << 1 | 1];
}
void build(int l, int r, int rt)
{
    if(l == r){
        scanf("%d", &sum[rt]);
        return;
    }
    int m = (l + r) >> 1;
    build(lson);
    build(rson);
    push(rt);
}
int query(int L, int R, int l, int r, int rt)
{
    if(L <= l && r <= R){
        return sum[rt];
    }
    int m = (l+r) >> 1;
    int ret = 0;
    if(L <= m) ret += query(L, R, lson);
    if(R > m) ret += query(L, R, rson);
    return ret;
}
void update(int p, int add, int l, int r, int rt)
{
    if(l == r){
        sum[rt] += add;
        return;
    }
    int m = (l+r) >> 1;
    if(p <= m) update(p, add, lson);
    else update(p, add, rson);
    push(rt);
}
int main()
{
    int t;
    //ios::sync_with_stdio(false), cin.tie(0), cout.tie(0);
    scanf("%d", &t);
    //cin >> t;
    int k = 0;
    while(t--)
    {
        int n;
        scanf("%d", &n);
        //cin >> n;
        build(1,n,1);
        printf("Case %d:\n", ++k);
         //cout <<"Case " << ++k << ":" << endl;
        char s[20];
        while(~scanf("%s", s) && s[0] != 'E'){
            int a, b;
            scanf("%d %d", &a, &b);
            if(s[0] == 'Q'){
              printf("%d\n", query(a, b, 1, n, 1));
            }
            else if(s[0] == 'S'){
                update(a, -b, 1, n, 1);
            }
            else{
                update(a, b, 1, n, 1);
            }
        }
    }
}

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
### 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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