bzoj1058: [ZJOI2007]报表统计

本文介绍了一种利用C++ STL中的set数据结构来解决最小间隔问题的方法。通过维护两个set,分别记录位置值和差值,实现了快速查找并更新最小间隔。此外,还详细解释了如何在插入元素时更新最小间隔及维护差值记录。

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哈哈set卡时过了。

set求前驱的方法:*--b.lower_bound(x) (想想写了splay的肉老师就很愉悦啊)

弄两个set,一个记录的是位置的值,一个是差值,MIN_SORT_GAP就很简单啊,插入的时候找前驱后继,然后mmin代表当前最小值就可以了。

对于MIN_GAP要记录当前位置的st,ed,因为插入时是往后叠加的,所以st就是一开始这个位置的值,ed就是最后一个插入在该位置的值,这样一来当插入的时候,就可以方便的找到位置在前面和后面的值。

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<set>
#include<map>
using namespace std;

int st[510000],ed[510000];
multiset<int>a,b;
map<int,int>mp;
char ss[20];
int main()
{
    int n,m,p,x,k,mmin=999999999;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    b.insert((-5)*1e8-1);b.insert(5*1e8+1);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%d",&x);
        st[i]=ed[i]=x;
        int l=*--b.lower_bound(x),r=*b.lower_bound(x);
        mmin=min(mmin,min(x-l,r-x));
        b.insert(x);
    }
    for(int i=2;i<=n;i++)
    {
        k=abs(st[i]-st[i-1]);
        mp[k]++;
        if(mp[k]==1)a.insert(k);
    }
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        scanf("%s",ss+1);
        if(ss[1]=='I')
        {
            scanf("%d%d",&p,&x);
            if(p!=n)
            {
                k=abs(ed[p]-st[p+1]);
                mp[k]--;
                if(mp[k]==0)a.erase(k);
            }
            
            k=abs(ed[p]-x);
            mp[k]++;
            if(mp[k]==1)a.insert(k);
            
            k=abs(x-st[p+1]);
            mp[k]++;
            if(mp[k]==1)a.insert(k);
            
            ed[p]=x;
            int l=*--b.lower_bound(x),r=*b.lower_bound(x);
            mmin=min(mmin,min(x-l,r-x));
            b.insert(x);
        }
        else if(ss[5]=='S')printf("%d\n",mmin);
        else printf("%d\n",*a.begin());
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/AKCqhzdy/p/8527765.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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