P3168 [CQOI2015]任务查询系统 差分+主席树

本文探讨了主席树结合差分技巧解决区间修改与单点查询问题的方法,通过实例讲解了如何利用差分思想简化复杂操作,实现高效区间加1及查询算法。

链接在这~:https://www.luogu.org/problem/P3168

主席静态区间修改,单点查询

区间(L,R)加1可以通过差分以后转换为L位置加1,R+1位置减1

我们只需要记录一下,还是从左往右的这个顺序修改(在原来的主席树上再加一个值),但是可能在某一个点会出现加几次和减几次,对于一个root[i]可能会多次更新,如果这一点不是某个区间的左端点或者右端点+1,他就不会被更新。

这就是差分的思想,你从左往右的过程中碰到某个点是左端点,更新主席树+1,碰到(右端点+1)主席树更新-1,

然后查询某个u点其实就是查询从root[u],root[0]之间的差值

其实就是单点修改,区间查询常见的主席树裸题了~

有网友评论:

其实我就是不会差分,但是可能是不会主席树,好久才理解他怎么转换的,实在不行就画个图就知道什么意思了。

细节:

1.某个点可能多次更新,如果改变点的话先继承上个节点,然后再insert(root[i],root[i]) 看代码

2.下边那个Ki=1+(Ai*Pre+Bi) mod C要开long long,不然会崩很久

3.如果你离散化去重了的,你可能会取多了(跟个人查询函数有关)。

这组样例救我一条狗命~:

3 3

1 1 1

1 2 1

1 3 1

1 0 1 100

2 0 1 100

3 0 1 100

代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<math.h>
#include<set>
#include<stack>
#include<vector>
#include<map>
#include<queue>

#define myself i,l,r
#define lson i<<1
#define rson i<<1|1
#define Lson i<<1,l,mid
#define Rson i<<1|1,mid+1,r
#define half (l+r)/2
#define inff 0x3f3f3f3f
#define lowbit(x) x&(-x)
#define PI 3.14159265358979323846
#define min4(a, b, c, d) min(min(a,b),min(c,d))
#define min3(x, y, z) min(min(x,y),min(y,z))
#define pii make_pair
#define pr pair<int,int>
const int dir[4][2] = {0, -1, -1, 0, 0, 1, 1, 0};
typedef long long ll;
const ll inFF = 9223372036854775807;
typedef unsigned long long ull;
using namespace std;
const int maxn=1e5+5;
int a[maxn],b[maxn];
int root[maxn],t;
int head[maxn],sign;
int n,m,len;
void init()
{
    for(int i=0;i<=n;i++) head[i]=-1;
    sign=0;
}
struct node
{
    int to,p,val;
}edge[maxn<<2];
struct nod
{
    int l,r,cnt;
    ll sum;
}tr[maxn*50];
void add(int u,int v,int val)
{
    edge[sign]=node{v,head[u],val};
    head[u]=sign++;
}
void insert(int &now,int pre,int l,int r,int k,int val)//val=-1其实就是右端点减
{
    now=++t;
    tr[now]=tr[pre];
    tr[now].cnt+=val;
    tr[now].sum+=val*b[k];
    if(l==r) return;
    int mid=half;
    if(k<=mid) insert(tr[now].l,tr[pre].l,l,mid,k,val);
    else insert(tr[now].r,tr[pre].r,mid+1,r,k,val);
}
ll query(int st,int ed,int l,int r,ll k)
{
    if(l==r) return (tr[ed].sum-tr[st].sum)/(tr[ed].cnt-tr[st].cnt)*k;
    //这里可能l==r时该点有10个但是k=8
    ll ans=0;
    int x=tr[tr[ed].l].cnt-tr[tr[st].l].cnt;
    int mid=half;
    if(k>x)
    {
        ans+=tr[tr[ed].l].sum+tr[tr[st].l].sum;
        ans+=query(tr[st].r,tr[ed].r,mid+1,r,k-x);
    }
    else ans+=query(tr[st].l,tr[ed].l,l,mid,k);
    return ans;
}
int main()
{
    cin>>n>>m;
    init();
    int x,y,xi;
    ll ai,bi,ci,ans=1;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%d %d %d",&x,&y,&a[i]),b[i]=a[i];
        add(x,a[i],1),add(y+1,a[i],-1);
        //x,a[i],1表示我记录我一会要在x这个位置加上a[i]
        //y+1,a[i],-1表示我一会要在y+1,右端点+1减去a[i]
    }
    sort(b+1,b+1+n);
    len=unique(b+1,b+1+n)-b-1;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        root[i]=root[i-1];//先继承上一个
        for(int j=head[i];~j;j=edge[j].p)//遍历某个点需要该变的
        {
            int v=edge[j].to;
            int x=lower_bound(b+1,b+1+len,v)-b;
            insert(root[i],root[i],1,len,x,edge[j].val);//root[i]多次更新可能
        }
    }
    while(m--)
    {
        scanf("%d %lld %lld %lld",&xi,&ai,&bi,&ci);
        ll k=(ai*ans+bi)%ci+1;
        ll c=tr[root[xi]].cnt-tr[root[0]].cnt;
        if(c==0) ans=0;
        else ans=query(root[0],root[xi],1,len,min(k,c));
        printf("%lld\n",ans);
    }
    return 0;
}

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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