poj 4047 Garden

本文介绍了一种基于段式更新和区间查询的数据结构实现,主要用于处理数组元素更新及求解特定子数组的最大子段和问题。通过递归构建树状结构,并采用延迟更新策略优化频繁操作的效率。

金华邀请赛的题,可惜现场赛我sb了,没想出来,还是队友想的……还是要不断的练习呀,隔断时间不练习就不会了大哭

#include <cstdlib>

#include <iostream>
#include <cstdio>

using namespace std;
#define lson l,m,rt<<1
#define rson m+1,r,rt<<1|1

const int maxn=222222;
int d[4*maxn],n,k,v[maxn],sum[maxn],co[4*maxn],val[maxn];

void make(int l,int r,int rt)
{
   co[rt]=0;  
   if(l==r)
   {
       if(l<k) d[rt]=-99999999;
       else d[rt]=sum[r]-sum[r-k];       
       val[l]=d[rt];
     //  cout<<rt<<" "<<d[rt]<<"  "<<l<<" "<<r<<endl;
       return;
   }     
   int m=(l+r)>>1;
   make(lson);
   make(rson);
   d[rt]=max(d[rt<<1],d[rt<<1|1]);
   //cout<<rt<<" "<<d[rt]<<"  "<<l<<" "<<r<<endl;
}
void pushdown(int rt)
{
    if(co[rt]!=0)   
    {
         co[rt<<1]+=co[rt];        
         co[rt<<1|1]+=co[rt];        
         d[rt<<1]+=co[rt];
         d[rt<<1|1]+=co[rt];
         co[rt]=0;
    }  
}
void insert(int L,int R,int val,int l,int r,int rt)
{
       if(L<=l&&R>=r)
       {
            co[rt]+=val;d[rt]+=val;return;
       }
       pushdown(rt);
       int m=(l+r)>>1;
       if(L<=m) insert(L,R,val,lson);
       if(R>m) insert(L,R,val,rson);
       d[rt]=max(d[rt<<1],d[rt<<1|1]);
}
int query(int L,int R,int l,int r,int rt)
{
    if(L<=l&&R>=r) return d[rt];    
    pushdown(rt);
    int m=(l+r)>>1;
    int ans1=-99999999,ans2=-99999999;
    if(L<=m) ans1=query(L,R,lson);
    if(R>m) ans2=query(L,R,rson);
    return max(ans1,ans2);
}
int main(int argc, char *argv[])
{
    int ca,m,id,a,b;
    scanf("%d",&ca);
    while(ca--)
    {
         scanf("%d %d %d",&n,&m,&k);
         for(int i=1;i<=n;i++)
           scanf("%d",&v[i]);
         sum[0]=0;
         for(int i=1;i<=n;i++)  
           sum[i]=sum[i-1]+v[i];
         make(1,n,1);  
       //  for(int i=1;i<=n;i++)
       //    cout<<val[i]<<" ";
         cout<<endl;  
         for(int i=0;i<m;i++)
         {
              scanf("%d %d %d",&id,&a,&b);        
              if(id==0) insert(a,a+k-1,b-v[a],1,n,1),v[a]=b;
              else if(id==1)
              {
                  insert(a,a+k-1,v[b]-v[a],1,n,1);
                  insert(b,b+k-1,v[a]-v[b],1,n,1);
                  int pre=v[a];
                  v[a]=v[b];
                  v[b]=pre;
              }
              else
               printf("%d\n",query(a+k-1,b,1,n,1));
         }
    }
    system("PAUSE");
    return EXIT_SUCCESS;
}
/*
12
5 7 3
-1 2 -4 6 1
2 1 5
2 1 3
1 2 1
2 1 5
2 1 4
0 2 4
2 1 5
*/


内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
内容概要:本文详细介绍了三相异步电机SVPWM-DTC(空间矢量脉宽调制-直接转矩控制)的Simulink仿真实现方法,结合DTC响应快与SVPWM谐波小的优点,构建高性能电机控制系统。文章系统阐述了控制原理,包括定子磁链观测、转矩与磁链误差滞环比较、扇区判断及电压矢量选择,并通过SVPWM技术生成固定频率PWM信号,提升系统稳态性能。同时提供了完整的Simulink建模流程,涵盖电机本体、磁链观测器、误差比较、矢量选择、SVPWM调制、逆变器驱动等模块的搭建与参数设置,给出了仿真调试要点与预期结果,如电流正弦性、转矩响应快、磁链轨迹趋圆等,并提出了模型优化与扩展方向,如改进观测器、自适应滞环、弱磁控制和转速闭环等。; 适合人群:电气工程、自动化及相关专业本科生、研究生,从事电机控制算法开发的工程师,具备一定MATLAB/Simulink和电机控制理论基础的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握SVPWM-DTC控制策略的核心原理与实现方式;②在Simulink中独立完成三相异步电机高性能控制系统的建模与仿真;③通过仿真验证控制算法有效性,为实际工程应用提供设计依据。; 阅读建议:学习过程中应结合文中提供的电机参数和模块配置逐步搭建模型,重点关注磁链观测、矢量选择表和SVPWM调制的实现细节,仿真时注意滞环宽度与开关频率的调试,建议配合MATLAB官方工具箱文档进行参数校准与结果分析。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/bf1e0d5b9490 本文重点阐述了Vue2.0多Tab切换组件的封装实践,详细说明了通过封装Tab切换组件达成多Tab切换功能,从而满足日常应用需求。 知识点1:Vue2.0多Tab切换组件的封装* 借助封装Tab切换组件,达成多Tab切换功能* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现知识点2:TabItems组件的应用* 在index.vue文件中应用TabItems组件,借助name属性设定tab的标题* 通过:isContTab属性来设定tab的内容* 能够采用子组件作为tab的内容知识点3:TabItems组件的样式* 借助index.less文件来设定TabItems组件的样式* 设定tab的标题样式、背景色彩、边框样式等* 使用animation达成tab的切换动画知识点4:Vue2.0多Tab切换组件的构建* 借助运用Vue2.0框架,达成多Tab切换组件的封装* 使用Vue2.0的组件化理念,达成TabItems组件的封装* 通过运用Vue2.0的指令和绑定机制,达成tab的切换功能知识点5:Vue2.0多Tab切换组件的优势* 达成多Tab切换功能,满足日常应用需求* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现* 能够满足多样的业务需求,具备良好的扩展性知识点6:Vue2.0多Tab切换组件的应用场景* 能够应用于多样的业务场景,例如:管理系统、电商平台、社交媒体等* 能够满足不同的业务需求,例如:多Tab切换、数据展示、交互式操作等* 能够与其它Vue2.0组件结合运用,达成复杂的业务逻辑Vue2.0多Tab切换组件的封装实例提供了...
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