Codeforces 678F Lena and Queries

本文介绍了一种处理离散点集上的线性规划问题的方法,通过使用单调栈求解点集的凸包,并结合线段树进行区间更新,有效地解决了包含插入删除操作的问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题意:

你有一个点集,有三种操作:

  • 往集合里插入一个点\((x, y)\)
  • 从集合中删除第\(i\)次操作插入的点
  • 对于给出的\(q\),询问点集中\(x \cdot q + y\)的最大值

分析:

先不考虑插入删除操作,对于一个给定的点集,如何寻找\(x \cdot q + y\)最大值
这是一个线性规划的问题,只是可行域变成了离散的点。
\(x \cdot q + y = z\),其中\(z\)是优化目标。
\(y = -q \cdot x + z\),使得经过点\((x, y)\)斜率为\(-q\)的直线的截距最大。
那么作为最优解的点一定在点集的凸包上,所以可以用单调栈求出凸包,然后三分求最大值。

因为每次操作都可能导致点集发生变化,不可能每次都求一遍凸包。
每个节点对应一个生存期\([L, R]\),即在第\(L\)次操作到第\(R\)次操作中点集中有该点。
然后把它插入到一个线段树的区间中,这样线段树的每个点都对应一段操作区间的一个点集。
用这个点集的凸包更新所有这个区间的询问。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace std;

typedef long long LL;
const int maxn = 300000 + 10;
const LL INF = 1LL << 61;

struct Point
{
    LL x, y;

    Point(LL x = 0, LL y = 0): x(x), y(y) {}

    void read() { scanf("%lld%lld", &x, &y); }

    bool operator < (const Point& t) const {
        return x < t.x || (x == t.x && y < t.y);
    }

    Point operator + (const Point& t) const {
        return Point(x + t.x, y + t.y);
    }

    Point operator - (const Point& t) const {
        return Point(x - t.x, y - t.y);
    }
};

LL Cross(const Point& A, const Point& B) {
    return A.x * B.y - A.y * B.x;
}

LL Dot(const Point& A, const Point& B) {
    return A.x * B.x + A.y * B.y;
}

int type[maxn], top;
Point p[maxn], S[maxn];
vector<Point> v[maxn * 4];
bool del[maxn], empty[maxn];
LL ans[maxn];

void insert(int o, int L, int R, int qL, int qR, int v) {
    if(qL <= L && R <= qR) {
        ::v[o].push_back(p[v]);
        return;
    }
    int M = (L + R) / 2;
    if(qL <= M) insert(o<<1, L, M, qL, qR, v);
    if(qR > M) insert(o<<1|1, M+1, R, qL, qR, v);
}

void query(int x) {
    int L = 1, R = top;
    while(R - L >= 3) {
        int mid1 = (L * 2 + R) / 3;
        int mid2 = (L + R * 2) / 3;
        if(Dot(p[x], S[mid1]) < Dot(p[x], S[mid2])) L = mid1;
        else R = mid2;
    }
    for(int i = L; i <= R; i++)
        ans[x] = max(ans[x], Dot(p[x], S[i]));
}

void solve(int o, int L, int R) {
    if(L < R) {
        int M = (L + R) / 2;
        solve(o<<1, L, M);
        solve(o<<1|1, M+1, R);
    }

    sort(v[o].begin(), v[o].end());
    top = 0;
    for(int i = 0; i < v[o].size(); i++) {
        while(top > 1 && Cross(S[top]-S[top-1], v[o][i]-S[top]) >= 0) top--;
        S[++top] = v[o][i];
    }

    for(int i = L; i <= R; i++) if(type[i] == 3 && !empty[i])
        query(i);
}

int main()
{
    int n; scanf("%d", &n);
    int cnt = 0;
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        scanf("%d", type + i);
        if(type[i] == 1) {
            p[i].read();
            cnt++;
        } else if(type[i] == 2) {
            int x; scanf("%d", &x);
            del[x] = true;
            cnt--;
            insert(1, 1, n, x, i, x);
        } else {
            scanf("%lld", &p[i].x);
            p[i].y = 1LL;
            if(!cnt) empty[i] = true;
        }
    }
    
    for(int i = 1; i <= n; i++)
        if(type[i] == 1 && !del[i])
            insert(1, 1, n, i, n, i);

    for(int i = 1; i <= n; i++) ans[i] = -INF;
    solve(1, 1, n);

    for(int i = 1; i <= n; i++) if(type[i] == 3) {
        if(empty[i]) printf("EMPTY SET\n");
        else printf("%lld\n", ans[i]);
    }

    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/AOQNRMGYXLMV/p/5588568.html

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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