poj 2155 Matrix(二维树状数组)

本文详细解析了如何使用二维树状数组解决矩阵操作问题,包括矩阵元素的翻转及查询等操作。通过实例演示了如何更新指定矩形区域内的元素,并查询特定位置的元素状态。

Matrix
Time Limit: 3000MS Memory Limit: 65536K
Total Submissions: 26929 Accepted: 9867

Description

Given an N*N matrix A, whose elements are either 0 or 1. A[i, j] means the number in the i-th row and j-th column. Initially we have A[i, j] = 0 (1 <= i, j <= N). 

We can change the matrix in the following way. Given a rectangle whose upper-left corner is (x1, y1) and lower-right corner is (x2, y2), we change all the elements in the rectangle by using "not" operation (if it is a '0' then change it into '1' otherwise change it into '0'). To maintain the information of the matrix, you are asked to write a program to receive and execute two kinds of instructions. 

1. C x1 y1 x2 y2 (1 <= x1 <= x2 <= n, 1 <= y1 <= y2 <= n) changes the matrix by using the rectangle whose upper-left corner is (x1, y1) and lower-right corner is (x2, y2). 
2. Q x y (1 <= x, y <= n) querys A[x, y]. 

Input

The first line of the input is an integer X (X <= 10) representing the number of test cases. The following X blocks each represents a test case. 

The first line of each block contains two numbers N and T (2 <= N <= 1000, 1 <= T <= 50000) representing the size of the matrix and the number of the instructions. The following T lines each represents an instruction having the format "Q x y" or "C x1 y1 x2 y2", which has been described above. 

Output

For each querying output one line, which has an integer representing A[x, y]. 

There is a blank line between every two continuous test cases. 

Sample Input

1
2 10
C 2 1 2 2
Q 2 2
C 2 1 2 1
Q 1 1
C 1 1 2 1
C 1 2 1 2
C 1 1 2 2
Q 1 1
C 1 1 2 1
Q 2 1

Sample Output

1
0
0
1


这个题暴力肯定是不能过的,这个地方利用了二维树状数组来维护。

不会二维树状数组的请仔细查看博客一维与二维树状数组。

老实说一开始看题解,是怎么也看不懂,实际上树状数组的功能确实没问题,然而在理解上有一些问题。

首先要明确树状数组的板子代表的意思。

假设参数都是x,y,val。

1.updata函数,更新的是a[x][y]的值。

2.ask函数,查询出来的是以(1,1)为左上角以(x,y)为右下角的子矩阵的和!!!!

对于这个题怎么来做呢,这个地方其实是利用了用标记来消除影响的一个效果。

譬如说对于一个1维数组,你要更新区间(l,r)的值,那么你可以让a[l]+val,让a[r+1]-val,这样你从左端加到右端(假设为x)的时候(前缀和)算出来的a[x]的值是正确的。

就是说每一个a[i]的值都是这样得到的a[i]+=a[i-1]。

可以在纸上画一画,便知道了。

然后这个题其实就是把这个方法延伸到了二维上了。

我们更新的是(x1,y1)到(x2,y2)这个子矩阵的值。

那么我们把

1.(x1,y1)+val.

2.(x1,y2+1)-val;

3.(x2+1,y1)-val;

4.(x2+1,y2+1)+val;

这样我们在计算a[x][y]的值的时候,便是从(1,1)端点加到(x,y)端点的值的和了。

表示看了好多题解也没怎么弄懂,最后自己画图终于搞懂了,问了几个也是迷迷糊糊,实际上树状数组的功能很明确就是上面说的。

这个工具到底干了什么,我想很多写出题解的人也不知道吧,这样是无法举一反三的。也无法很好的使用树状数组这个工具。

#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
const int MAXN=1e5+7;
int n,m,k;
char s[2];
int tu[1005][1005];
int lowbit(int i)
{
    return i&(-i);
}
void add(int x,int y,int d)
{
    for(int i=x; i<=n; i+=lowbit(i))
        for(int j=y; j<=n; j+=lowbit(j))tu[i][j]+=d;
}
int ask(int x,int y)
{
    int sum=0;
    for(int i=x; i>0; i-=lowbit(i))
        for(int j=y; j>0; j-=lowbit(j))sum+=tu[i][j];
        return sum;
}
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    int x1,y1,x2,y2;
    while(t--)
    {
        memset(tu,0,sizeof(tu));
        scanf("%d%d",&n,&m);
        while(m--)
        {
            scanf("%s",s);
            if(s[0]=='C')
            {
                scanf("%d%d%d%d",&x1,&y1,&x2,&y2);
                add(x1,y1,1);
                add(x1,y2+1,-1);
                add(x2+1,y1,-1);
                add(x2+1,y2+1,1);
            }
            else
            {
                scanf("%d%d",&x2,&y2);
                int ans=ask(x2,y2);
                printf("%d\n",ans%2);
            }
        }
        if(t)puts("");
    }
    return 0;
}




标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
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