HSUT 1628 LowerBound(划分树+二分)

区间查询算法
本文介绍了一种基于划分树的区间查询算法,该算法能在n*log(n)*log(n)的时间复杂度内处理一系列特定类型的区间查询问题。具体而言,对于给定的一系列整数,算法能够高效地找出指定区间内大于某一阈值的最小元素。

LowerBound

Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MB
Submissions: 8  Solved: 7

Description

You are given a sequence A[1], A[2],  ..., A[N]  . (  |A[i]| ≤ 2*10^9, 1 ≤ N ≤ 100000 ). A query is defined as follows: 
(L,R,V) : find the smallest number of A[i] such that L<=i<=R and A[i]>V, if not exist, output 
“not exist”.
Given M queries, your program must output the results of these queries.

Input

The first line contains a single integer T, the number of test cases.
For each case, there are two integers N and M (1<= N, M <=100000).
The next line contain N elements.
A1 A2 … AN
The next M lines contain the operation in following form.
L1 R1 V1
L2 R2 V2
LM RM VM

Output

For each question, output the answer in one line.

Sample Input

1
5 5
5 4 3 2 1
1 5 2
2 4 0
3 5 3
1 4 3
2 5 1

Sample Output

3
2
not exist
4
2

HINT

Source

The 8th(2013) ACM Programming Contest of HUST


在划分树基础上进行二分

n*log(n)*log(n)

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <algorithm>
#include <string.h>
using namespace std;
const int maxn = 110000;
int rec[maxn];
struct node{
    int left;
    int right;
    int mid;
}tree[maxn*5];
struct point{
    int value;
    int right;
    bool is_right;
}po[20][maxn];
int n,m;
int build_tree(int left,int right,int deepth,int pos){
    tree[pos].left=left;
    tree[pos].right=right;
    tree[pos].mid=(left+right)>>1;
    int mid=rec[tree[pos].mid],l=left,r=tree[pos].mid+1,i,j,k;
    point *now=po[deepth-1],*then=po[deepth];
    int ll=0;
    for(i=tree[pos].mid;i>=left;i--){
        if(rec[i]==mid) ll++;
    }
    for(i=left;i<=right;i++){
        if(now[i].value==mid && ll){
            ll--;
            then[l++].value=mid;
            now[i].is_right=false;
            continue;
        }
        if(now[i].value>=mid){
            then[r++].value=now[i].value;
            now[i].is_right=true;
        }else{
            then[l++].value=now[i].value;
            now[i].is_right=false;
        }
    }
    now[left].right=now[left].is_right;
    for(i=left+1;i<=right;i++){
        now[i].right=now[i-1].right+now[i].is_right;
    }
    if(left == right) return 0;
    build_tree(left,tree[pos].mid,deepth+1,pos<<1);
    build_tree(tree[pos].mid+1,right,deepth+1,(pos<<1)+1);
    return 0;
}
int query(int left,int right,int k,int deepth,int pos){
    int num=0;
    point *now=po[deepth];
    if(tree[pos].left == tree[pos].right) return now[tree[pos].left].value;
    num=right-left+1-(now[right].right-now[left].right+now[left].is_right);
    if(num>=k)
    return query(left-now[left].right+now[left].is_right,right-now[right].right,k,deepth+1,pos<<1);
    else
    return query(tree[pos].mid+now[left].right+1-now[left].is_right,\
                 tree[pos].mid+now[right].right,k-num,deepth+1,(pos<<1)+1);
}
int find_ans(int a,int b,int num){
    int mid,l=1,r=b-a+1,now,ans=-2000000010;
    while(l<=r){
        mid=(l+r)>>1;
        now=query(a,b,mid,0,1);
        if(now <= num) l=mid+1;
        else{
            r=mid-1;
            ans=now;
        }
    }
    return ans;
}
int main(){
    int i,j,a,b,k,t,ans;
    scanf("%d",&t);
    while(t--){
        scanf("%d%d",&n,&m);
        for(i=1;i<=n;i++){
            scanf("%d",&rec[i]);
            po[0][i].value=rec[i];
        }
        sort(rec+1,rec+1+n);
        build_tree(1,n,1,1);
        while(m--){
            scanf("%d%d%d",&a,&b,&k);
            ans=find_ans(a,b,k);
            if(ans>k){
            printf("%d\n",ans);
            }else{
            printf("not exist\n");
            }
        }
    }
    return 0;
}


Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 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!
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