西南民族大学第十届校赛(同步赛)M(差分)

本文详细解析了一道经典的计算机科学问题——HJ浇水问题。该问题涉及到大量的花盆(99999999999999999999999999999999999盆),HJ每天会进行多次浇水操作,每次选择一个区间内的花盆进行浇水。文章介绍了如何通过差分数组的方法,高效计算出每个花盆被浇几次水,以及如何统计被浇不同次数水的花盆数量。

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链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/322/M
来源:牛客网
 

题目描述

HJ养了很多花(99999999999999999999999999999999999盆),并且喜欢把它们排成一排,编号0~99999999999999999999999999999999998,每天HJ都会给他的花浇水,但是他很奇怪,他会浇n(1 <= n <= 2 * 105)次水,每次都会选择一个区间[l, r],(0 <= l <= r <= 106),表示对区间[l, r]的花都浇一次水。现在问你,通过这些操作之后,被浇了i(1 <= i <= n)次水的花的盆数。

输入描述:

输入:第一行一个n,表示HJ的操作次数,接下来的n行,表示每一次选择的浇水区间。

输出描述:

输出:输出n个数字Cnt1, Cnt2……Cntn,(用空格隔开)Cnti表示被浇了i次水的花的盆数。

示例1

输入

复制

3
0 3
1 3
3 8

输出

复制

6 2 1

示例2

输入

复制

3
1 3
2 4
5 7

输出

复制

5 2 0

说明

 

对于样例1的图形解释

 

被浇了1次的有:0, 4, 5, 6, 7, 8, cnt1 = 6

被浇了2次的有:1, 2.           cnt2 = 2

被浇了3次的有: 3 .            cnt3 = 3

思路:

这个就很好玩啦。

老忘差分咋写 , 这回得记下来。

先定义俩数组 ,分别为a[100] , b[100]。

0 ---- 3       1 -----3       3------ 8

样例为这几个

a[0] += 1--------a[3+1]  -=  1;

a[1] += 1--------a[3+1]  -=  1;

a[3] += 1--------a[8+1]  -=  1;

b[i] = b[i-1] + a[i] ;

这样我们会奇迹般地发现 b[i]的值就是这个点所被覆盖的数。

这里要注意记录他的最大值与最小值。

代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 1e6+8;
int a[maxn] , b[maxn] , vis[maxn] , l[maxn] , r[maxn] , d[maxn];
int main()
{
	int n , op = -99999 , ot = 999999999 , t = 0;
	cin >> n;
	for(int i = 1 ; i <= n ; i++)
	{
		cin >> l[i] >> r[i];
		op = max(l[i] , op);
		op = max(r[i] , op);
		ot = min(l[i] , ot);
		ot = min(r[i] , ot);
		a[l[i]] += 1;
		a[r[i]+1] -= 1;
	}
	b[0] = a[0];
	vis[b[0]]++;
	for(int i = 1 ; i <= op ; i++)
	{
		b[i] = b[i-1] + a[i];
		if(b[i] != 0)
		{
			vis[b[i]]++;
		 } 
		//cout << b[i] << "  ";
	}
	for(int i = 1 ; i <= n ; i++)
	{
		cout << vis[i] << " ";
	}
	return 0;
}

 

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数据支持,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:该研究通过大量数据分析和模拟,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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