POJ 2481 Cows 树状数组

本文介绍了一种使用树状数组解决区间覆盖问题的方法。通过将区间按终点从大到小排序,并利用树状数组统计每个区间被多少个其他区间包含的情况。

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Cows
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Description

Farmer John's cows have discovered that the clover growing along the ridge of the hill (which we can think of as a one-dimensional number line) in his field is particularly good. 

Farmer John has N cows (we number the cows from 1 to N). Each of Farmer John's N cows has a range of clover that she particularly likes (these ranges might overlap). The ranges are defined by a closed interval [S,E]. 

But some cows are strong and some are weak. Given two cows: cowi and cowj, their favourite clover range is [Si, Ei] and [Sj, Ej]. If Si <= Sj and Ej <= Ei and Ei - Si > Ej - Sj, we say that cowi is stronger than cowj

For each cow, how many cows are stronger than her? Farmer John needs your help!

Input

The input contains multiple test cases. 
For each test case, the first line is an integer N (1 <= N <= 105), which is the number of cows. Then come N lines, the i-th of which contains two integers: S and E(0 <= S < E <= 105) specifying the start end location respectively of a range preferred by some cow. Locations are given as distance from the start of the ridge. 

The end of the input contains a single 0.

Output

For each test case, output one line containing n space-separated integers, the i-th of which specifying the number of cows that are stronger than cowi

Sample Input

3
1 2
0 3
3 4
0

Sample Output

1 0 0


题目大意:

给出 n 个区间,输出  每个 区间被 多少个 区间包含。

思路:

如果我们按照 区间终点从大到小排列,区间的起点从小到大排列,那么我们这个问题就可以转化为统计 插入的 第 i 个区间,在他之间,起点比它小的区间的个数。这样的话,就可以用树状数组来解决这个问题。
如果没明白请多读几遍,或者模拟一下。

AC代码:

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string.h>
#include<stdio.h>
using namespace std;
const int MAXN=100005;
int a[MAXN];
int level[MAXN];
struct qqq
{
    int s;
    int e;
    int pos;
    friend bool operator < (const qqq &a,const qqq &b)
    {
        if(a.e==b.e)
            return a.s<b.s;
        return a.e>b.e;
    }
}num[MAXN];
int	lowbit(int	x)
{
    return	x&(-x);
}
void add(int x)
{
    while(x<=MAXN)
    {
        a[x]++;
        x+=lowbit(x);
    }
}
int	get_sum(int	x)
{
    int	ret=0;
    while(x>0)
    {
        ret+=a[x];
        x-=lowbit(x);
    }
    return	ret;
}
int main()
{
    int n;
    int x,y;
    while(scanf("%d",&n),n)
    {
        memset(a,0,sizeof(a));
        memset(level,0,sizeof(level));
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d%d",&num[i].s,&num[i].e);
            num[i].pos=i;
        }
        sort(num+1,num+n+1);
        level[num[1].pos]=0;
        add(num[1].s+1);
        for(int i=2;i<=n;i++)
        {
            if(num[i].e==num[i-1].e&&num[i].s==num[i-1].s)
            {
                level[num[i].pos]=level[num[i-1].pos];
            }
            else
            {
                level[num[i].pos]=get_sum(num[i].s+1);
            }
            add(num[i].s+1);
        }
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            printf("%d ",level[i]);
        }
        cout<<endl;
    }
    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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