Codeforces 652D Nested Segments 树状数组离线处理

该博客介绍了一种解决线性段上nested segments问题的方法,利用树状数组进行离线处理。通过输入的n个段,计算每个段内包含的完整子段数量。首先,根据左坐标对段进行降序排序,然后依次将右坐标加入数组,并使用树状数组查询当前段包含的右坐标个数,以此确定子段数量。提供了示例输入和输出,帮助理解解题思路。

You are given n segments on a line. There are no ends of some segments that coincide. For each segment find the number of segments it contains.

Input
The first line contains a single integer n (1 ≤ n ≤ 2·105) — the number of segments on a line.

Each of the next n lines contains two integers li and ri ( - 109 ≤ li < ri ≤ 109) — the coordinates of the left and the right ends of the i-th segment. It is guaranteed that there are no ends of some segments that coincide.

Output
Print n lines. The j-th of them should contain the only integer aj — the number of segments contained in the j-th segment.

Example
Input
4
1 8
2 3
4 7
5 6
Output
3
0
1
0
Input
3
3 4
1 5
2 6
Output
0
1
1

求出每个区间内包含了几个完整的子区间。按照左坐标从大到小排序,再按顺序将区间的右坐标加入数组,由于未加入的区间左坐标在已加入的左边,肯定不被包含,而已经加入数组的都是左坐标符合条件的,之后只要区间查询包含了几个右坐标,就能知道包含了几个子区间而且没有遗漏

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <map>
#include <set>
#include <queue>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <math.h>
#include <iterator>
#include <string.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
int mo[4][2]={0,1,1,0,0,-1,-1,0};
const int MAXN=0x3f3f3f3f;
const int sz=200005;
int n;
struct node{
    int l,r,num;
}a[sz];
struct number{
    int num,v;
}hs[sz*2];
bool cmp(node x,node y){
    return x.l>y.l;
}
bool cmpnum(number x,number y){
    return x.v<y.v;
}
int tr[sz*2];
int ans[sz];
void add(int x){
    for(;x<=2*n;x+=x&(-x)){
        tr[x]++;
    }
}
int sum(int x){
    int s=0;
    for(;x>0;x-=x&(-x)){
        s+=tr[x];
    }
    return s;
}
int query(int x,int y){
    return sum(y)-sum(x-1);
}
int main()
{
    //freopen("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\r.txt","r",stdin);
    while(scanf("%d",&n)!=EOF){
        memset(tr,0,sizeof(tr));
        for(int i=1;i<=n;i++){
            scanf("%d%d",&a[i].l,&a[i].r);
            a[i].num=i;
            hs[i].v=a[i].l;
            hs[i].num=i;
            hs[i+n].v=a[i].r;
            hs[i+n].num=i+n;
        }
        sort(hs+1,hs+1+2*n,cmpnum);
        for(int i=1;i<=2*n;i++){
            if(hs[i].num<=n)
                a[hs[i].num].l=i;
            else
                a[hs[i].num-n].r=i;
        }
        sort(a+1,a+1+n,cmp);
        for(int i=1;i<=n;i++){
            ans[a[i].num]=query(a[i].l,a[i].r);
            add(a[i].r);
        }
        for(int i=1;i<=n;i++){
            printf("%d\n",ans[i]);
        }
    }
    return 0;
}
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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