主席树 求区间第k小问题

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
vector<int> v;
const int maxn=2e5+5;
struct node
{
    int l,r,sum;
}hjt[maxn*40];
int cnt,root[maxn];
int a[maxn];
void insert(int l,int r,int pre,int &now,int p)
{
    hjt[++cnt]=hjt[pre];
    now=cnt;
    hjt[now].sum++;
    if(l==r)
    return;
    int mid=(l+r)/2;
    if(p<=mid)
    insert(l,mid,hjt[pre].l,hjt[now].l,p);
    else
    insert(mid+1,r,hjt[pre].r,hjt[now].r,p);
}
int qury(int l,int r,int L,int R,int k)
{
    if(l==r)
    return l;
    int mid=(l+r)/2;
    int temp=hjt[hjt[R].l].sum-hjt[hjt[L].l].sum;
    if(k<=temp)
    return qury(l,mid,hjt[L].l,hjt[R].l,k);
    else
    return qury(mid+1,r,hjt[L].r,hjt[R].r,k-temp);
}
int getid(int x)
{
    return lower_bound(v.begin(),v.end(),x)-v.begin()+1;
}
int main()
{
    int n,m;
    cin>>n>>m;
   for(int i=1;i<=n;i++)
   {
       cin>>a[i];
       v.push_back(a[i]);
   }
   sort(v.begin(),v.end());
   v.erase(unique(v.begin(),v.end()),v.end());
   for(int i=1;i<=n;i++)
    insert(1,n,root[i-1],root[i],getid(a[i]));
   while(m--)
   {
       int l,r,k;
       cin>>l>>r>>k;
       cout<<v[qury(1,n,root[l-1],root[r],k)-1]<<endl;
   }
   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 函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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