《线段树在程序设计中的应用》

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本文详细探讨了线段树在程序设计中的应用方法与实践技巧，通过对具体案例的分析，帮助读者深入理解线段树这一数据结构的特点及其在解决特定问题时的优势。
史上最详细的线段树教程
ITString的博客
12-10 484
线段树是一种树形的高级数据结构，因为noip不考这种数据结构，而且当时的代码实现能力比较差，编程水平比较低，所以高中的时候粗略的看了看，并没有真正的搞懂，虽然早已弃了算法竞赛的坑，但还是回过头去研究了一下这种高级数据结构并写下此教程，以纪念曾经奋斗在OI道路上的日子。 问题提出： 现有如下的问题，给定一个的序列，实现以下操作： ①更新序列的某个值。 ②查询序列的某个区间的最小值(最大值、区间和)线段树常用于解决区间统计问题。求最值，区间和等操作均可使用该数据结构，本篇以求最小值为例。 ③更新序列的
【数据结构】线段树复杂应用
2302_80811345的博客
09-13 1388
随着星际网络的进一步建设和规模的增大，一个新的问题出现在网络工程师面前——地址空间不够用了！原来，星际网络采用了传统的 IPv6 协议，虽然有2128级别的可用地址数量，但面对广袤无垠的宇宙和爆炸式增长的网络用户数，如此庞大的地址空间也面临了用尽的那一天。新的通信协议的研发工作交给了著名的网络科技圣地——西西艾弗星。最终，经过2333年的不懈努力，西西艾弗星的工程师们设计出了一种新的协议——“西西艾弗IP协议”，又称 IPxxaf。在 IPxxaf 协议中，一个地址由n位二进制位组成，其中。
线段树的应用方法总结
weixin_33779515的博客
04-17 251
通过总结许多线段树的题目，发现它的使用方法并不是千变万化的，实际上只有几种固定的用法。 本文是本博客独家总结，别处的地方是找不到的。   另外，如果你并没有学过线段树，请先通过下面的链接去学习一下线段书的基本知识 http://wenku.baidu.com/view/fe91a24433687e21af45a9e4.html   本文主要针对那些已经基本掌握了的线段树数据结构，但是对...
线段树的应用举例
nowting的博客
08-13 265
这里面的应用举例比较好，有时间搞搞：https://wenku.baidu.com/view/437ad3bec77da26925c5b0ba.html
线段树
自然而然
09-03 1647
[转]线段树在程序设计中的应用 2005年第4期(总第78期)(转自:http://www.mscenter.edu.cn/blog/like/articles/6106.html)
线段树应用
Ma_tx
08-11 3729
下面给出线段树的几个应用： （1）有一列数，初始值全部为0。每次可以进行以下三种操作中的一种： a. 给指定区间的每个数加上一个特定值； b.将指定区间的所有数置成一个统一的值； c.询问一个区间上的最小值、最大值、所有数的和。 给出一系列a.b.操作后，输出c的结果。 [问题分析] 这个是典型的线段树的应用。在每个节点上维护一下几个变量：delta（区间增加值），same（区间被置
线段树与二分法在ACM算法竞赛中的应用
weixin_33480380的博客
07-29 933
线段树是一种高度平衡的二叉树，用于存储区间或线段的信息。它在区间查询和区间更新操作方面具有高效性能，尤其是涉及到区间求和、最大值、最小值等问题时。线段树适合用于动态查询和修改问题，如在数值型数据集上进行区间操作。懒惰标记（Lazy Propagation），是一种在树形数据结构中延迟更新操作的技术。与传统的线段树实现相比，懒惰标记允许我们在遇到更新操作时，将更新信息标记在节点上而不立即进行递归更新。这样做的好处是，只有当我们真正需要当前节点的值进行查询时，才会将标记“应用”到子节点，并完成更新操作。
树结构在程序设计中的运用
amdz28445的博客
11-24 378
引言 近年来，由于各种竞赛纷纷采用free-pascal，因此对于算法来说，空间效率上的要求降低了，而对时间效率却提出了更高的要求。这使得选手不仅要娴熟地掌握常规算法，而且要大胆创新，构造更高效的算法来解决问题。 ...
精选资源
程序设计竞赛中线段树问题的研究.pdf
12-02
线段树是一种高效的数据结构，尤其在程序设计竞赛中，对于处理区间查询和修改的问题具有重要作用。线段树的本质是一种二叉搜索树，它能够快速地处理区间内的聚合操作，如求和、找最值、计算乘积或异或等。这种数据...
线段树在ACM程序设计中的应用与离散化方法
资源摘要信息:"该文件《ACM 程序设计：线段树-p1.pdf》是一份来自华南师范大学的ACM程序设计实训讲稿，重点讲解了“线段树”这一高级数据结构在解决区间覆盖类问题中的应用，并通过一个经典几何投影模型——求墙上...
树结构在程序设计中的运用PPT优秀资料.ppt
11-16
在实际应用中，线段树的构建和维护需要精心设计，以确保其高效运作。线段树不仅限于统计和更新操作，还可以用于查询最值、最小公倍数、最大公约数等区间问题。这些应用通常需要借助树的特性，如节点的划分、递归合并...
树结构在程序设计中运用.ppt
06-30
树结构在程序设计中的运用广泛，包括并查集、线段树、树状数组等多种类型。它们各自针对不同的问题提供了有效的解决方法，优化了数据处理和查询效率。掌握树结构的原理与应用，对于提高程序设计水平和解决实际问题...
线段树在ACM程序设计中的应用解析
在ACM程序设计中，线段树被广泛应用于解决涉及动态维护区间和线性数据结构的问题。线段树通过分治策略，将线性数组分为多个子区间，每个子区间对应树的一个节点，从而实现快速查找、更新和合并操作。 问题引入部分...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
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