UOJ169. 【UR #11】元旦老人与数列

博客详细解析了UOJ169题目的线段树解决方案,特别是如何处理区间加法、最大值操作和查询最小值。文章介绍了如何维护线段树上的势能,包括区间最小值、次小值、历史最大值等信息,并讨论了复杂度分析和优化。最后,作者分享了代码调试过程中的经验与教训。

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UOJ169. 【UR #11】元旦老人与数列

线段树


UOJ传送点


((٩(//̀Д/́/)۶))这是我见过的最恶心的线段树,最开始还以为有什么巧妙的办法,所以这个 blog 要比其他的长点,大家耐心<(▰˘◡˘▰)>点看

迷之元旦老人的背景就不管了,就是给你一个数列,4种操作:一段区间加个数,一段区间所有值与一个值取个max,区间查询最小值,因为B数组是单调递减的(与A数组取min),B区间的查询就是求A的历史最小值

暴力 O(NM) 能得十分(好少),还有二十分没有 max 操作,线段树模板题,多记一个历史最小值就行。

后面的分数注定这是一道神题 \(▔^▔)/,其实写法很暴力,主要是复杂度的证明很麻烦,因为正解感觉很多都是暴力修改,好像过不了的样子。

题解

我们定义一个函数 f(t) 表示 t 这棵线段树的势能(势能想表达的就是线段树上节点的值的大小的混乱情况,势能越大,也就越混乱,简单表达为: f(t)=Ni=1(1(vivleftson)+1(vivrightson)) ),每一个加操作,最多会让树的势能+2,可以画个楼梯形状的图看看,而每一次 max 操作,可能会让势能减少,于是根据这个,我们制定一个线段树算法。

线段树上就不只维护

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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