HDU_1166 地兵布阵

本文提供了一道经典的线段树模板题的解答代码,并详细展示了如何使用线段树进行区间查询与更新操作。通过本例,读者可以深入了解线段树的数据结构与实现细节。

//这题也可以用树状数组来写
//这可以说是一道线段树的模板题,挺经典的啊!
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
int sum;
struct node
{
    int right;
    int left;
    int value;
};
node tree[50005*4];

void Build_tree(int l,int r,int i)
{
    tree[i].left=l;
    tree[i].right=r;
    if(l==r)
    {
        scanf("%d",&tree[i].value);
        return ;
    }
    Build_tree(l,(l+r)/2,2*i);
    Build_tree((l+r)/2+1,r,2*i+1);
    tree[i].value=tree[2*i].value+tree[2*i+1].value;
}

void update(int pos,int num,int st)
{
    int mid;
    tree[st].value=tree[st].value+num;
    if(pos==tree[st].left&&pos==tree[st].right)
        return ;
    mid=(tree[st].left+tree[st].right)/2;
    if(pos<=mid)
        update(pos,num,st*2);
    else
        update(pos,num,st*2+1);
}

void Query(int i,int x,int y)
{
    int mid;
    if(x<=tree[i].left&&y>=tree[i].right)
    {
        sum=sum+tree[i].value;
        return ;
    }
    else
    {
        mid=(tree[i].left+tree[i].right)/2;
        if(x>mid)
            Query(2*i+1,x,y);
        else if(y<=mid)
            Query(2*i,x,y);
        else
        {
            Query(2*i,x,mid);
            Query(2*i+1,mid+1,y);
        }
    }
}
int main()
{
    int T,n,i,j=1,k,x,y;
    char str[20];
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        memset(tree,0,sizeof(tree));
        printf("Case %d:\n",j++);
        scanf("%d",&n);
        Build_tree(1,n,1);
        while(cin>>str)
        {
            if(str[0]=='E')
                break;
            cin>>x>>y;
            if(str[0]=='A')
                update(x,y,1);
            else if(str[0]=='S')
                update(x,-y,1);
            else
            {
                sum=0;
                Query(1,x,y);
                printf("%d\n",sum);
            }
        }
    }
    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。
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