P1438 无聊的数列

本文介绍了一种解决等差数列区间更新与查询问题的方法,通过差分思想结合线段树实现高效处理。适用于数据结构与算法竞赛。

题目背景

无聊的YYB总喜欢搞出一些正常人无法搞出的东西。有一天,无聊的YYB想出了一道无聊的题:无聊的数列。。。(K峰:这题不是傻X题吗)

题目描述

维护一个数列{a[i]},支持两种操作:

1、1 L R K D:给出一个长度等于R-L+1的等差数列,首项为K,公差为D,并将它对应加到a[L]~a[R]的每一个数上。即:令a[L]=a[L]+K,a[L+1]=a[L+1]+K+D,

a[L+2]=a[L+2]+K+2D……a[R]=a[R]+K+(R-L)D。

2、2 P:询问序列的第P个数的值a[P]。

输入输出格式

输入格式:

第一行两个整数数n,m,表示数列长度和操作个数。

第二行n个整数,第i个数表示a[i](i=1,2,3…,n)。

接下来的m行,表示m个操作,有两种形式:

1 L R K D

2 P 字母意义见描述(L≤R)。

输出格式:

对于每个询问,输出答案,每个答案占一行。

输入输出样例

输入样例#1: 
5 2
1 2 3 4 5
1 2 4 1 2
2 3
输出样例#1: 
6

说明

数据规模:

0≤n,m≤100000

|a[i]|,|K|,|D|≤200

Hint:

有没有巧妙的做法?

 

Solution:

  注意到等差数列公差为$d$,我们可以将原序列差分,设差分后的数组为$sum$,这样对$[l,r]$区间修改等同于对差分后的序列进行如下操作:

  1、$sum[l]+k,\;sum[r+1]-k$

  2、$sum[i]+d,\;i\in [l+1,r],\;\;sum[r+1]-d(r-l)$

  于是就很自然的可以用线段树维护$sum$数组(差分后的数组),查询第$k$个数等同于查询$a[1,k]$的$sum$和加上原数$a[k]$。

  这样就是区间修改,区间查询的模板了。

代码:

 

#include<bits/stdc++.h>
#define il inline
#define ll long long
#define lson l,m,rt<<1
#define rson m+1,r,rt<<1|1
using namespace std;
const int N=100005;
int n,m,sum[N<<2],add[N<<2],a[N];
il int gi(){
    int a=0;char x=getchar();bool f=0;
    while((x<'0'||x>'9')&&x!='-')x=getchar();
    if(x=='-')x=getchar(),f=1;
    while(x>='0'&&x<='9')a=a*10+x-48,x=getchar();
    return f?-a:a;
}
il void pushup(int rt){sum[rt]=sum[rt<<1]+sum[rt<<1|1];}
il void pushdown(int rt,int k){
    if(add[rt]){
        add[rt<<1]+=add[rt];
        add[rt<<1|1]+=add[rt];
        sum[rt<<1]+=add[rt]*(k-(k>>1));
        sum[rt<<1|1]+=add[rt]*(k>>1);
        add[rt]=0;
    }
}
il void build(int l,int r,int rt){
    add[rt]=0;
    if(l==r)return;
    int m=l+r>>1;
    build(lson),build(rson);
    pushup(rt);
}
il void update1(int L,int R,int c,int l,int r,int rt){
    if(L<=l&&R>=r){
        add[rt]+=c;
        sum[rt]+=c*(r-l+1);
        return ;
    }
    pushdown(rt,r-l+1);
    int m=l+r>>1;
    if(L<=m)update1(L,R,c,lson);
    if(m<R)update1(L,R,c,rson);
    pushup(rt);
}
il int query(int L,int R,int l,int r,int rt){
    if(L<=l&&R>=r)return sum[rt];
    pushdown(rt,r-l+1);
    int m=l+r>>1;
    int ret=0;
    if(L<=m)ret+=query(L,R,lson);
    if(m<R)ret+=query(L,R,rson);
    return ret;
}
int main()
{
    n=gi(),m=gi();
    for(int i=1;i<=n;i++)a[i]=gi();
    build(1,n,1);
    int f,l,r,k,d;
    while(m--){
        f=gi();
        if(f==1){
            l=gi(),r=gi(),k=gi(),d=gi();
            update1(l+1,r,d,1,n,1);
            update1(l,l,k,1,n,1);
            update1(r+1,r+1,-(k+d*(r-l)),1,n,1);
        }
        else {
            k=gi();
            printf("%d\n",a[k]+query(1,k,1,n,1));
        }
    }
    return 0;
}

 

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/five20/p/8866604.html

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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