POJ2299 Ultra-QuickSort

本文介绍如何使用树状数组求解逆序对,并通过离散化处理大规模数据范围问题。采用C++实现,详细解释了代码逻辑,包括读取输入、离散化过程、查询和更新树状数组的方法。

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树状数组求逆序对 + 离散化?

我好像永远都记不住怎么用树状数组求逆序对……以前我记得都是正着写的,这次怎么得倒着写才能过……

然后本题a的范围极大,但是n的范围不大,500000,需要先手离散化一波,之后就可以正常按照树状数组操作了。然后在query的时候注意要-1.

我们来看一下代码。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<cstring>
#include<utility>
#include<map>
#define pr pair<int,int>
#define mp make_pair
#define fi first
#define sc second
#define rep(i,a,n) for(int i = a;i <= n;i++)
#define per(i,n,a) for(int i = n;i >= a;i--)
#define enter putchar('\n')
#define lowbit(x) x & (-x)
using namespace std;
typedef long long ll;
const int M = 500005;
const int N = 32005;

int read()
{
    int ans = 0,op = 1;
    char ch = getchar();
    while(ch < '0' || ch > '9')
    {
    if(ch == '-') op = -1;
    ch = getchar();
    }
    while(ch >='0' && ch <= '9')
    {
    ans *= 10;
    ans += ch - '0';
    ch = getchar();
    }
    return ans * op;
}

int n,a[M],c[M],tot,d[M];
ll ans;

void add(int x)
{
    while(x <= M-5) a[x]++,x += lowbit(x);
}

int query(int x)
{
    int cur = 0;
    while(x) cur += a[x],x -= lowbit(x);
    return cur;
}

void clear()
{
    tot = ans = 0;
    memset(a,0,sizeof(a));
}

int main()
{
    while(1)
    {
    n = read();
    if(n == 0) break;
    clear();
    rep(i,1,n) c[i] = read(),d[i] = c[i];
    sort(c+1,c+1+n);
    tot = unique(c+1,c+1+n) - c - 1;
    per(i,n,1)
    {
        int k = lower_bound(c+1,c+1+tot,d[i]) - c;
        //printf("#%d\n",k);
        ans += query(k-1),add(k);
    }
    printf("%lld\n",ans);
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/captain1/p/9795367.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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