【POI2011】 Meteors

本文介绍了一种高效的整体二分算法实现方式,该算法能够同时处理多个查询,并通过避免重复计算贡献值来提高效率。文章提供了详细的代码示例,解释了如何在区间上进行更新和查询操作。

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

这道题是整体二分的基础题,可以通过同时对所有询问进行二分,并且使得贡献值不用重复计算,所以使得效率很高

http://victorwonder.is-programmer.com/posts/70210.html  已经讲得很清楚了

code:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>

#define lson l,mid
#define rson mid+1,r
#define Mid int mid = (l + r) >> 1

using namespace std;
typedef long long LL;
const int N = 300005;
const int INF = 1e9;
int q[N],ql[N],qr[N];
int oo[N],next[N];
int ans[N],m;
int L[N],R[N],C[N];
LL p[N],cur[N];
LL sum[N];
LL query(int c){
    LL res = 0;
    for(int i = c ; i ; i -= (i & -i))
        res += sum[i];
    return res;
}
void add(int c,LL v){
    for(int i = c ; i <= m ; i += (i & -i))
        sum[i] += v;
}
void addt(int l,int r,LL v){
    if(l <= r){
        add(l,v);
        add(r + 1,-v);
    }
    else{
        add(1,v);
        add(r + 1,-v);
        add(l,v);
    }
}
void solve(int head,int tail,int l,int r){
    if(l == r){
        for(int i = head ; i <= tail ; i ++){
            ans[ q[i] ] = l;
        }
        return;
    }
    Mid;
    int l1,l2;
    l1 = l2 = 0;
    for(int i = l ; i <= mid ; i ++) addt(L[i],R[i],C[i]);
    for(int i = head ; i <= tail ; i ++){
        LL tmp = 0,u = q[i];
        for(int j = oo[u] ; j ; j = next[j]){
            tmp += query(j);
            if(tmp + cur[u] >= p[u]) break;
        }
        if(tmp + cur[u] >= p[u]) ql[l1 ++] = u;
        else qr[l2 ++] = u,cur[u] += tmp;
    }
    for(int i = l ; i <= mid ; i ++) addt(L[i],R[i],-C[i]);
    for(int i = 0 ; i < l1 ; i ++) q[head + i] = ql[i];
    for(int i = 0 ; i < l2 ; i ++) q[head + l1 + i] = qr[i];
    solve(head,head + l1 - 1,lson);
    solve(head + l1,tail,rson);
}
int main()
{
    int n,o,k;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i = 1 ; i <= m ; i ++){
        scanf("%d",&o);
        next[i] = oo[o];
        oo[o] = i;
    }
    for(int i = 1 ; i <= n ; i ++){
        q[i] = i;
        scanf("%d",&p[i]);
    }
    scanf("%d",&k);
    for(int i = 1 ; i <= k ; i ++)
        scanf("%d%d%d",&L[i],&R[i],&C[i]);
    k ++;
    solve(1,n,1,k);
    for(int i = 1 ; i <= n ; i ++){
        if(ans[i] < k) printf("%d\n",ans[i]);
        else printf("NIE\n");
    }
    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。
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