莫队总结

T1 [国家集训队]小Z的袜子(普通莫队模板)
  • 设在询问区间中,不同颜色袜子的数量为 a , b , c , . . , z a,b,c,..,z a,b,c,..,z,和为n。
    P = a ∗ ( a − 1 ) + b ∗ ( b − 1 ) + c ∗ ( c − 1 ) + . . . + z ∗ ( z − 1 ) n ∗ ( n − 1 ) = a 2 + b 2 + c 2 + . . . + z 2 − a − b − c − . . . − z n ∗ ( n − 1 ) = a 2 + b 2 + c 2 + . . . + z 2 − n n ∗ ( n − 1 ) P=\frac{a*(a-1)+b*(b-1)+c*(c-1)+...+z*(z-1)}{n*(n-1)} \\ =\frac{a^2+b^2+c^2+...+z^2-a-b-c-...-z}{n*(n-1)} \\ =\frac{a^2+b^2+c^2+...+z^2-n}{n*(n-1)} P=n(n1)a(a1)+b(b1)+c(c1)+...+z(z1)=n(n1)a2+b2+c2+...+z2abc...z=n(n1)a2+b2+c2+...+z2n

  • 将询问排序。
    首先对序列分块(注意不是对询问分块),块大小为 n \sqrt{n} n
    对于询问,若L在不同块中,按R从小到大排序;否则按L从小到大排序。

  • 设两个指针L,R。
    对于当前询问 Q i Q_i Qi,L和R最初指在 Q i − 1 . l Q_{i-1}.l Qi1.l Q i − 1 . r Q_{i-1}.r Qi1.r上。
    若L< Q i . l Q_i.l Qi.l a n s + = 1 − 2 ∗ c n t [ a [ L ] ] , c n t [ a [ L ] ] − − ans+=1-2*cnt[a[L]],cnt[a[L]]-- ans+=12cnt[a[L]]cnt[a[L]]。如果仍小于,则继续这个过程。
    (其中cnt[i]表示颜色i的数量)
    其他情况同理。

代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

#define maxn 50000
#define ll long long
#define read(x) scanf("%d",&x)

struct Pair{
	int x,y;
	int Id;
	bool insq;
	Pair(){}
};

int cc;

bool cmp(const Pair& x,const Pair& y) {
	return x.x/cc==y.x/cc?x.y<y.y:x.x<y.x;
}

int n,m;
int a[maxn+5];
Pair q[maxn+5];

int ans[maxn+5];
int cnt[maxn+5];

int pans[maxn+5];
ll pans2[maxn+5];

int gcd(ll x,ll y) {
	if(y==0) return x;
	return gcd(y,x%y);
}

int main() {
	read(n),read(m);
	for(int i=1;i<=n;i++) read(a[i]);
	for(int i=1;i<=m;i++) read(q[i].x),read(q[i].y),q[i].Id=i;
	
	cc=sqrt(n);
	sort(q+1,q+m+1,cmp);
	
	int L=1,R=0;
	for(int i=1;i<=m;i++) {
		ans[i]=ans[i-1];
		while(L<q[i].x) ans[i]+=1-2*cnt[a[L]],cnt[a[L]]--,L++;
		while(L>q[i].x) L--,ans[i]+=2*cnt[a[L]]+1,cnt[a[L]]++;
		while(R>q[i].y) ans[i]+=1-2*cnt[a[R]],cnt[a[R]]--,R--;
		while(R<q[i].y) R++,ans[i]+=2*cnt[a[R]]+1,cnt[a[R]]++;
		if(L==R) {pans[q[i].Id]=0,pans2[q[i].Id]=1;continue;}
		pans[q[i].Id]=ans[i]-(q[i].y-q[i].x+1),pans2[q[i].Id]=(q[i].y-q[i].x+1)*((ll)q[i].y-q[i].x);
	}
	
	for(int i=1;i<=m;i++) {
		ll x=pans[i],y=pans2[i];
		ll g=gcd(x,y);
		printf("%lld/%lld\n",x/g,y/g);
	}
	
	return 0;
}
T2 小清新人渣的本愿
  • bitset<>
    可看做一个01串,可用下标访问,可以实现左移右移以及其他位运算。

  • 减法:
    用bitset S1的每一位表示是否有数为该值。
    若S1&S1>>x==true,则存在两个数差为x。

  • 加法:
    基本同减法,另开一个bitset S2 ,每一位表示是否有数表示 maxn-i。
    若S1&S2>>maxn-x,则存在两个数和为x。

  • 乘法:
    暴力枚举因数。

  • 莫队处理多组数据

代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

#define read(x) scanf("%d",&x)
#define maxn 100000

struct Q{
	int opr,l,r,x;
	int Id,insq;
	Q(){}
};

int n,m;
int a[maxn+5];
Q q[maxn+5];
int cc;

bool cmp(const Q& x,const Q& y) {return x.l/cc==y.l/cc?x.r<y.r:x.l<y.l;} 

bitset<maxn+5> S1,S2;

int cnt[maxn+5],ans[maxn+5];

void Add(int x) {cnt[x]++;if(cnt[x]==1) S1[x]=S2[maxn-x]=1;}
void Del(int x) {cnt[x]--;if(cnt[x]==0) S1[x]=S2[maxn-x]=0;}

int main() {
	read(n),read(m);
	for(int i=1;i<=n;i++) read(a[i]);
	for(int i=1;i<=m;i++) read(q[i].opr),read(q[i].l),read(q[i].r),read(q[i].x),q[i].Id=i;
	
	cc=sqrt(n);
	sort(q+1,q+1+m,cmp);
	
	int L=1,R=0;
	
	for(int i=1;i<=m;i++) {
		while(L>q[i].l) Add(a[--L]);
		while(L<q[i].l) Del(a[L++]);
		while(R>q[i].r) Del(a[R--]);
		while(R<q[i].r) Add(a[++R]);
		
		if(q[i].opr==1) ans[q[i].Id]=(S1&S1>>q[i].x).any();
		else if(q[i].opr==2) ans[q[i].Id]=(S1&S2>>(maxn-q[i].x)).any();
		else {
			for(int j=1;j*j<=q[i].x;j++) {
				if(q[i].x%j==0&&S1[j]&S1[q[i].x/j]) {ans[q[i].Id]=true;break;}
			}
		}
	}
	
	for(int i=1;i<=m;i++) {
		if(ans[i]) printf("hana\n");
		else printf("bi\n");
	}
	
	return 0;
}
T3 [国家集训队]数颜色 / 维护队列(带修莫队)
  • 增加一维时间轴T。
    排序时,先分块,按L排;L在同一块,按R排;R也在同一块,按T排。

  • 询问时增加T指针。

  • 其他部分同普通莫队。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

#define maxn 1000000
#define read(x) scanf("%d",&x)

struct Q{
	int l,r;
	int Id,lstc,insq;
	Q(){}
};

struct C{
	int x,v;
	C(){}
};

int n,m;
int a[maxn+5];

Q q[maxn+5];
C c[maxn+5];
int mq,mc;
int cc;

bool cmp(const Q& x,const Q& y) {
	if(x.l/cc!=y.l/cc) return x.l<y.l;
	if(x.r/cc!=y.r/cc) return x.r<y.r;
	return x.lstc<y.lstc;
}

int cnt[maxn+5],s=0;
int ans[maxn+5];

void Add(int x) {if(!cnt[x]++) s++;}
void Del(int x) {if(!--cnt[x]) s--;}
void Work(int i,int t) {
	if(c[t].x>=q[i].l&&c[t].x<=q[i].r) {
		if(!--cnt[a[c[t].x]]) s--;
		if(!cnt[c[t].v]++) s++;
	}
	swap(c[t].v,a[c[t].x]);
}

int main() {
	read(n),read(m);
	for(int i=1;i<=n;i++) read(a[i]);
	for(int i=1;i<=m;i++) {
		char opr;
		while(scanf("%c",&opr)&&!isalpha(opr));
		if(opr=='Q') {
			read(q[++mq].l),read(q[mq].r);
			q[mq].Id=mq,q[mq].lstc=mc;
		}
		else {
			read(c[++mc].x),read(c[mc].v);
		}
	}
	
	cc=(int)pow(n,2.0/3);
	sort(q+1,q+mq+1,cmp);
	
	int L=1,R=0,T=0;
	for(int i=1;i<=mq;i++) {
		while(L>q[i].l) Add(a[--L]);
		while(L<q[i].l) Del(a[L++]);
		while(R>q[i].r) Del(a[R--]);
		while(R<q[i].r) Add(a[++R]);
		while(T<q[i].lstc) Work(i,++T);
		while(T>q[i].lstc) Work(i,T--);
		
		ans[q[i].Id]=s;
	}
	
	for(int i=1;i<=mq;i++) printf("%d\n",ans[i]);
	
	return 0;
}
【SCI一区论文复】基于SLSPC系列的高阶PT-WPT无线电能传输系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于SLSPC系列的高阶PT-WPT无线电能传输系统研究”展开,重点复现SCI一区论文中的核心技术,通过Matlab代码实现高阶无线电能传输系统的建模与仿真。研究聚焦SLSPC拓扑结构在恒压-恒流(CV/CC)输出特性方面的优势,深入分析系统的传输效率、耦合特性、频率分裂现象及参数敏感性,并探讨其在高功率、长距离无线充电场景中的应用潜力。文中详细给出了系统数学建模、参数设计、仿真验证等关键步骤,旨在帮助读者掌握先进无线电能传输技术的核心原理与实现方法。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事无线电能传输、新能源充电技术等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解SLSPC型无线电能传输系统的恒压恒流输出机理;②掌握高阶WPT系统的建模、仿真与性能分析方法;③复现SCI一区论文成果,为后续科研创新提供技术基础和代码参考;④应用于无线充电、电动汽车、植入式医疗设备等领域的系统设计与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段分析系统模型构建过程,重点关注谐振参数设计、传输特性仿真及效率优化策略,同时可拓展研究不同耦合条件下的系统行为,以深化对高阶WPT系统动态特性的理解。
03-22
### 算法简介 算法(Mo's Algorithm),也被称为离线分块算法,是一种用于解决区间查询问题的有效方法。它通过预处理和批量计算来优化多次区间的询问操作。该算法的核心思想是对所有查询进行排序并利用前一次查询的结果快速得到当前查询的答案。 具体来说,算法适用于那些可以在 \(O(1)\) 或接近 \(O(1)\) 的时间内完成单次插入或删除操作的问题。对于某些特定条件下的区间查询问题,它可以达到近似于线性的复杂度。 ### 算法的时间复杂度分析 假设总共有 \(n\) 个元素以及 \(q\) 次查询,则经过合理排序后的算法时间复杂度通常可以表示为 \(O((n + q) \sqrt{n})\)[^3]。这种效率使得成为许多竞赛编程场景中的有力工具之一。 ### 实现细节与伪代码展示 为了实现算法,我们需要先定义如何对所有的查询进行排序: #### 查询排序策略 一种常见的做法是按照左端点所在的块编号升序排列;如果两个查询位于同一个块内,则按右端点从小到大顺序排列[^4]。 下面给出一段基于上述原则的简单 Java 版本框架代码示例: ```java import java.util.*; public class MoAlgorithm { static final int BLOCK_SIZE = (int)Math.sqrt(n); public static void main(String[] args){ Scanner sc=new Scanner(System.in); // 输入读取部分省略... List<Query> queries= new ArrayList<>(); for(int i=0;i<q;i++) { Query query =new Query(l[i],r[i]); queries.add(query); } Collections.sort(queries, Comparator.comparingInt(o -> o.l / BLOCK_SIZE).thenComparingInt(o->o.r)); solveQueries(queries); } private static void solveQueries(List<Query> sortedQueries){ Arrays.fill(answer, 0); int currentL=1; int currentR=0; for(Query q :sortedQueries ){ while(currentL > q.l ) addElement(--currentL ); while(currentR < q.r ) addElement(++currentR ); while(currentL < q.l ) removeElement(currentL++); while(currentR > q.r ) removeElement(currentR--); answer[q.index]= resultSoFar ; } } } class Query{ int l,r,index; public Query(int a,int b){this.l=a; this.r=b;} } ``` 以上程序片段展示了基本结构,其中 `addElement` 和 `removeElement` 函数需依据实际题目需求自行设计实现逻辑[^5]。 ### 应用实例 算法广泛应用于各种涉及大量重复子数组/子串统计的任务之中。例如,在ACM ICPC国际大学生程序设计竞赛以及其他在线评测平台上的经典习题里经常能看到它的身影。比如求解给定范围内不同整数的数量、字符频率分布等问题都可能借助此技术得以高效解答。 ### 总结 综上所述,尽管标准形式下仅支持静态数据集上的脱机运算模式,但它凭借较低的时间消耗特性依然占据重要地位。随着研究深入和技术发展,人们还提出了多种改进版本如带修等适应更广义情况的新变种方案[^6]。
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