主席树求某一时刻权值第k大的数

本文深入探讨了一种高效的数据结构——段树,在处理区间查询和更新操作中的应用。通过详细的代码实现,展示了如何构建段树,进行更新操作,并通过离线查询优化查询效率。特别关注了在大规模数据集上,如何利用段树解决复杂的问题。

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int Case = 1, n, m;
struct node{
	int l, r;
	ll sum, cnt;
}tr[maxn<<5];
int root[maxn], tot;
struct date{
	int val;
	int t, flag;
	bool operator<(const date x)const {
		return t < x.t;
	}
}op[maxn<<1];
vector<int>ve;
int getid(int x) {return lower_bound(ve.begin(), ve.end(), x)-ve.begin()+1;}
void build(int &rt, int l, int r) {
	rt = ++tot;
	if(l == r) return;
	int mid = (l+r)/2;
	build(tr[rt].l, l, mid);
	build(tr[rt].r, mid+1, r);
}
void update(int &rt, int x, int l, int r, int pos, int flag) {
	rt = ++tot;
	tr[rt] = tr[x];tr[rt].cnt += flag;tr[rt].sum += ve[pos-1]*flag;
	if(l == r) return;
	int mid = (l+r)/2;
	if(pos<=mid) update(tr[rt].l, tr[x].l, l, mid, pos, flag);
	else update(tr[rt].r, tr[x].r, mid+1, r, pos, flag);
}
ll query(int rt, int l, int r, int k) {
	if(tr[rt].cnt<=k) return tr[rt].sum;
	if(l == r) return tr[rt].sum/tr[rt].cnt*k;
	int mid = (l+r)/2;
	if(k<=tr[tr[rt].l].cnt) return query(tr[rt].l, l, mid, k);
	else return tr[tr[rt].l].sum+query(tr[rt].r, mid+1, r, k-tr[tr[rt].l].cnt);
}
void solve(){
	tot = 0;
    scanf("%d%d", &n, &m);
    for(int i = 1; i <= 2*n; i+=2) {
    	int a, b, c;scanf("%d%d%d", &a, &b, &c);
    	ve.push_back(c);
    	op[i].val = op[i+1].val = c;
    	op[i].t = a;op[i+1].t = b+1;
    	op[i].flag = 1;op[i+1].flag = -1;
    }
    sort(op+1, op+1+2*n);
    sort(ve.begin(), ve.end());
    ve.erase(unique(ve.begin(), ve.end()), ve.end());
    int len = ve.size();
    build(root[0], 1, len);
    for(int i = 1; i <= 2*n; i++) {
    	int pos = getid(op[i].val);
    	update(root[op[i].t], root[op[i-1].t], 1, len, pos, op[i].flag);
    }
    for(int i = 1; i <= m; i++) {
    	if(!root[i]) root[i] = root[i-1];
    }
    ll pre = 1;
    for(int i = 1; i <= m; i++) {
    	int x, A, B, C;
    	scanf("%d%d%d%d", &x, &A, &B, &C);
    	int k = 1+(pre*A+B)%C;
    	printf("%lld\n", pre = query(root[x], 1, len, k));
    }
}

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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