BZOJ 3289 Mato的文件管理

本文介绍了一种结合莫队算法与树状数组的数据结构应用案例,通过离散化处理,有效地解决了区间查询问题。文章详细展示了算法的实现过程,并提供了完整的C++代码示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

莫队+树状数组,需要离散化

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <algorithm>
#include <cmath>
using namespace std ;

int n,m,sn;
int a[50010],b[50010],lens;
typedef struct NODE{
    int s,t;
    int id,ids,ans;
}N;
N map[50010];
int tree[65536],maxlen=1;
void init (){
    cin >>n;
    sn=sqrt (n);
    int i;
    for (i=1;i<=n;i++){
        scanf ("%d",&a[i]);
        b[i]=a[i];
    }
    cin >>m;
    for (i=1;i<=m;i++){
        scanf ("%d %d",&map[i].s,&map[i].t);
        map[i].id=map[i].s/sn;
        if (map[i].id>sn) map[i].id=sn;
        map[i].ids=i;
    }
}
int lowbit (int x){
    return x&(-x);
}
void add_it (int x,int zf){
    int now=x;
    while (now<=maxlen) {
        tree[now]+=zf;
        now+=lowbit (now);
    }
}
int sum (int x){
    int cnt=0;
    while (x){
        cnt+=tree[x];
        x-=lowbit (x);
    }
    return cnt;
}
int add_head (int x,int zf){
    int add=sum(a[x]-1);
    add_it (a[x],zf);
    return zf*add;
}
int add_tail (int x,int zf){
    int add=sum(maxlen)-sum(a[x]);
    add_it (a[x],zf);
    return zf*add;
}
void work (){
    int i;
    int S=1,T=0;
    int ans=0;
    for (i=1;i<=m;i++){
        while (S<map[i].s){
            ans+=add_head (S,-1);
            S++;
        }
        while (S>map[i].s){
            S--;
            ans+=add_head (S,1);
        }
        while (T<map[i].t){
            T++;
            ans+=add_tail (T,1);
        }
        while (T>map[i].t){
            ans+=add_tail (T,-1);
            T--;
        }
        map[i].ans=ans;
    }
}
int cmp (const void *a,const void *b){
    N x=*(N *)a,y=*(N *)b;
    if (x.id > y.id) return 1;
    else {
        if (x.id==y.id) {
            if (x.t > y.t) return 1;
            else return -1;
        }
        else return -1;
    }
}
int cmp1 (const void *a,const void *b){
    return ((N *)a)->ids>((N *)b)->ids ? 1 : -1;
}
int main (){
    init ();
    int i;
    qsort (map+1,m,sizeof(map[1]),cmp);
    sort (b+1,b+1+n);
    lens=unique (b+1,b+n+1)-b-1;
    for (i=1;i<=n;i++) a[i]=lower_bound (b+1,b+1+lens,a[i])-b;
    while (maxlen<map[m].t) maxlen<<=1;
    work ();
    qsort (map+1,m,sizeof (map[i]),cmp1);
    for (i=1;i<=m;i++){
        printf ("%d\n",map[i].ans);
    }
    return 0;
}
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值