ZOJ 1610Count the Colors 线段树_区间更新

本文介绍了一种用于计算覆盖在线性空间上多种颜色线段的高效算法。通过构建线段树并使用区间更新的方式,该算法能准确统计出最终可见的不同颜色线段数量及其各自出现的次数。

Count the Colors
Time Limit: 2 Seconds      Memory Limit: 65536 KB
Painting some colored segments on a line, some previously painted segments may be covered by some the subsequent ones.
Your task is counting the segments of different colors you can see at last.


Input

The first line of each data set contains exactly one integer n, 1 <= n <= 8000, equal to the number of colored segments.

Each of the following n lines consists of exactly 3 nonnegative integers separated by single spaces:

x1 x2 c

x1 and x2 indicate the left endpoint and right endpoint of the segment, c indicates the color of the segment.

All the numbers are in the range [0, 8000], and they are all integers.

Input may contain several data set, process to the end of file.


Output

Each line of the output should contain a color index that can be seen from the top, following the count of the segments of this color, they should be printed according

to the color index.

If some color can't be seen, you shouldn't print it.

Print a blank line after every dataset.


Sample Input

5
0 4 4
0 3 1
3 4 2
0 2 2
0 2 3
4
0 1 1
3 4 1
1 3 2
1 3 1
6
0 1 0
1 2 1
2 3 1
1 2 0
2 3 0
1 2 1


Sample Output

1 1
2 1
3 1

1 1

0 2
1 1

 

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define INF 0x3f3f3f3f
#define inf -0x3f3f3f3f
#define FOR(a,b) for(int i =  a ; i < b ; i++)
#define mem0(a) memset(a,0,sizeof(a))
const int maxn =8000+10;
struct node {
    int l,r;
    int cor;//颜色标记,-1表示未涂色,-2表示混合
}a[maxn<<2];
int num[maxn]={0},last=-1;
void build(int l,int r,int cur){
    a[cur].l = l ;
    a[cur].r = r;
    a[cur].cor = -1;//初始建立树都未标记
    if(l + 1 == r) return ;//更新到子叶时返回
    int mid = (l + r)>>1;
    build(l,mid,cur<<1);//建立左子树
    build(mid,r,cur<<1|1);//建立右子树
}
void insert(int l,int r,int v,int cur){
    int mid ;
    if(a[cur].l == l && a[cur].r == r|| a[cur].cor== v ){
        a[cur].cor = v;return ;//插入的线段匹配则此条线段的颜色改变
    }//涂色区间正好匹配或颜色相同
    if(a[cur].cor >= 0){
        //如果插入区间有颜色, 则要在插入区间内重新覆盖
        a[cur<<1].cor = a[cur].cor;
        a[cur<<1|1].cor = a[cur].cor;
    }
    a[cur].cor = -2 ;
    mid = (a[cur].l + a[cur].r ) >>1 ;
    if(r <= mid ){//如果中点在r的右边,则应插入到左儿子
        insert(l,r,v,cur<<1);
    }
    else if( l >= mid ){//如果中点在l的左边,则应该插入到右儿子
        insert(l,r,v,cur<<1|1);
    }
    else {//否则,中点一定在s和t之间,把待插线段分成两半分别查到左右儿子里面
        insert(l,mid,v,cur<<1);

        insert(mid ,r ,v,cur<<1|1);
    }
}
//从根节点算起,计算每点颜色
void Calculate(int cur){
    if(a[cur].cor == -1){
        last = a[cur].cor;
        return ;
    }
    else if(a[cur].cor >= 0){
        if(a[cur].cor!=last){//表示该区间段颜色和父结点不一样,
            num[a[cur].cor]++;//num[t]表示颜色t出现的次数
            last = a[cur].cor;
        }
        return ;
    }
    else {
        Calculate(cur<<1);//查询左子树段
        Calculate(cur<<1|1);//...右..
    }
}
int main()
{
    int n;
    while(scanf("%d",&n)!=EOF){
        int x1,x2,c;
        int c_max= - 1;
//        printf("~~~\n");
        build(0,8000,1);

        for(int i = 0 ; i < n ; i++){
            scanf("%d%d%d",&x1,&x2,&c);
            insert(x1,x2,c,1);
            if(c >= c_max)
                c_max= c;//记录颜色最大值
        }
        mem0(num);
        Calculate(1);
        for(int i = 0 ; i <= c_max ; i++){
            if(num[i] ){
                printf("%d %d\n",i,num[i]);
                num[i] = 0 ;
            }
        }
        puts("");
    }
//    system("pause");
    return 0;
}

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
### ZOJ 1088 线段树 解题思路 #### 题目概述 ZOJ 1088 是一道涉及动态维护区间的经典问题。通常情况下,这类问题可以通过线段树来高效解决。题目可能涉及到对数组的区间修改以及单点查询或者区间查询。 --- #### 线段树的核心概念 线段树是一种基于分治思想的数据结构,能够快速处理区间上的各种操作,比如求和、最大值/最小值等。其基本原理如下: - **构建阶段**:通过递归方式将原数组划分为多个小区间,并存储在二叉树形式的节点中。 - **更新阶段**:当某一段区间修改时,仅需沿着对应路径向下更新部分节点即可完成全局调整。 - **查询阶段**:利用懒惰标记(Lazy Propagation),可以在 $O(\log n)$ 时间复杂度内完成任意范围内的计算。 具体到本题,假设我们需要支持以下两种主要功能: 1. 对指定区间 `[L, R]` 执行某种操作(如增加固定数值 `val`); 2. 查询某一位置或特定区间的属性(如总和或其他统计量)。 以下是针对此场景设计的一种通用实现方案: --- #### 实现代码 (Python) ```python class SegmentTree: def __init__(self, size): self.size = size self.tree_sum = [0] * (4 * size) # 存储区间和 self.lazy_add = [0] * (4 * size) # 延迟更新标志 def push_up(self, node): """ 更新父节点 """ self.tree_sum[node] = self.tree_sum[2*node+1] + self.tree_sum[2*node+2] def build_tree(self, node, start, end, array): """ 构建线段树 """ if start == end: # 到达叶节点 self.tree_sum[node] = array[start] return mid = (start + end) // 2 self.build_tree(2*node+1, start, mid, array) self.build_tree(2*node+2, mid+1, end, array) self.push_up(node) def update_range(self, node, start, end, l, r, val): """ 区间更新 [l,r], 加上 val """ if l <= start and end <= r: # 当前区间完全覆盖目标区间 self.tree_sum[node] += (end - start + 1) * val self.lazy_add[node] += val return mid = (start + end) // 2 if self.lazy_add[node]: # 下传延迟标记 self.lazy_add[2*node+1] += self.lazy_add[node] self.lazy_add[2*node+2] += self.lazy_add[node] self.tree_sum[2*node+1] += (mid - start + 1) * self.lazy_add[node] self.tree_sum[2*node+2] += (end - mid) * self.lazy_add[node] self.lazy_add[node] = 0 if l <= mid: self.update_range(2*node+1, start, mid, l, r, val) if r > mid: self.update_range(2*node+2, mid+1, end, l, r, val) self.push_up(node) def query_sum(self, node, start, end, l, r): """ 查询区间[l,r]的和 """ if l <= start and end <= r: # 完全匹配 return self.tree_sum[node] mid = (start + end) // 2 res = 0 if self.lazy_add[node]: self.lazy_add[2*node+1] += self.lazy_add[node] self.lazy_add[2*node+2] += self.lazy_add[node] self.tree_sum[2*node+1] += (mid - start + 1) * self.lazy_add[node] self.tree_sum[2*node+2] += (end - mid) * self.lazy_add[node] self.lazy_add[node] = 0 if l <= mid: res += self.query_sum(2*node+1, start, mid, l, r) if r > mid: res += self.query_sum(2*node+2, mid+1, end, l, r) return res def solve(): import sys input = sys.stdin.read data = input().split() N, Q = int(data[0]), int(data[1]) # 数组大小 和 操作数量 A = list(map(int, data[2:N+2])) # 初始化数组 st = SegmentTree(N) st.build_tree(0, 0, N-1, A) idx = N + 2 results = [] for _ in range(Q): op_type = data[idx]; idx += 1 L, R = map(int, data[idx:idx+2]); idx += 2 if op_type == 'Q': # 查询[L,R]的和 result = st.query_sum(0, 0, N-1, L-1, R-1) results.append(result) elif op_type == 'U': # 修改[L,R]+X X = int(data[idx]); idx += 1 st.update_range(0, 0, N-1, L-1, R-1, X) print("\n".join(map(str, results))) solve() ``` --- #### 关键点解析 1. **初始化与构建**:在线段树创建过程中,需要遍历输入数据并将其映射至对应的叶子节点[^1]。 2. **延迟传播机制**:为了优化性能,在执行批量更新时不立即作用于所有受影响区域,而是记录更改意图并通过后续访问逐步生效[^2]。 3. **时间复杂度分析**:由于每层最多只访问两个子树分支,因此无论是更新还是查询都维持在 $O(\log n)$ 范围内[^3]。 ---
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