【FOJ】1921 栀子花开

本文详细介绍了使用区间树状数组实现的数据结构,包括构建、更新和查询操作的具体实现方法,并通过一个完整的C++代码示例展示了如何在实际编程中应用这些操作。
 1 #include<cstdio>
 2 #include<algorithm>
 3 using namespace std;
 4 #define MAXN 10010
 5 int tree[MAXN<<2],ca=1;
 6 inline void PushUp(int rt)
 7 {
 8     tree[rt]=min(tree[rt<<1],tree[rt<<1|1]);
 9 }
10 void Build(int L,int R,int rt)
11 {
12     if(L==R)
13         scanf("%d",&tree[rt]);
14     else
15     {
16         int mid=(L+R)>>1;
17         Build(L,mid,rt<<1);
18         Build(mid+1,R,rt<<1|1);
19         PushUp(rt);
20     }
21 }
22 void Add(int x,int val,int L,int R,int rt)
23 {
24     if(L==R)
25         tree[rt]+=val;
26     else
27     {
28         int mid=(L+R)>>1;
29         if(x<=mid)
30             Add(x,val,L,mid,rt<<1);
31         else
32             Add(x,val,mid+1,R,rt<<1|1);
33         PushUp(rt);
34     }
35 }
36 void Update(int val,int L,int R,int rt)
37 {
38     if(L==R)
39         tree[rt]+=val;
40     else
41     {
42         int mid=(L+R)>>1;
43         if(tree[rt]==tree[rt<<1])
44             Update(val,L,mid,rt<<1);
45         else
46             Update(val,mid+1,R,rt<<1|1);
47         PushUp(rt);
48     }
49 }
50 void Query(int L,int R,int rt)
51 {
52     if(L==R)
53         printf("Case %d: %d %d\n",ca++,L,tree[rt]);
54     else
55     {
56         int mid=(L+R)>>1;
57         if(tree[rt]==tree[rt<<1])
58             Query(L,mid,rt<<1);
59         else
60             Query(mid+1,R,rt<<1|1);
61     }
62 }
63 int main()
64 {
65     int n,t,q,a,b;
66     scanf("%d",&t);
67     while(t--)
68     {
69         scanf("%d",&n);
70         Build(1,n,1);
71         scanf("%d",&q);
72         while(q--)
73         {
74             scanf("%d%d",&a,&b);
75             if(a)
76                 Add(a,b,1,n,1);
77             else
78                 Update(b,1,n,1);
79         }
80         Query(1,n,1);
81     }
82     return 0;
83 }

转载于:https://www.cnblogs.com/DrunBee/archive/2012/06/21/2557417.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,在全局探索与局部发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与发阶段的更新策略,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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