bzoj3524:[Poi2014]Couriers

本文介绍了一道关于主席树的数据结构题目,通过查询区间中位数来找出出现次数超过一半的元素。文章提供了完整的C++代码实现,并强调了离散化处理的重要性。

传送门

主席树裸题,考虑出现一半次数以上的数一定是这个区间的中位数,查询中位数再判断一下中位数出现的次数就好了
注意要离散化
代码:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<tr1/unordered_map>
using namespace std;
void read(int &x) {
    char ch; bool ok;
    for(ok=0,ch=getchar(); !isdigit(ch); ch=getchar()) if(ch=='-') ok=1;
    for(x=0; isdigit(ch); x=x*10+ch-'0',ch=getchar()); if(ok) x=-x;
}
#define rg register
const int maxn=5e5+10;tr1::unordered_map<int,int>mp;
int n,m,d[maxn],w[maxn],id,now,nid[maxn];
int rt[maxn*4],ls[maxn*20],rs[maxn*20],sum[maxn*20];
void update(int x){sum[x]=sum[ls[x]]+sum[rs[x]];}
void change(int &k,int x,int l,int r,int a)
{
    k=++id,sum[k]=sum[x],ls[k]=ls[x],rs[k]=rs[x];
    if(l==r){sum[k]++;return ;}
    int mid=(l+r)>>1;
    if(a<=mid)change(ls[k],ls[x],l,mid,a);
    else change(rs[k],rs[x],mid+1,r,a);
    update(k);
}
int get(int k,int x,int l,int r,int a,int b)
{
    if(l==r)return sum[k]-sum[x]>b?nid[l]:0;
    int mid=(l+r)>>1,now=sum[ls[k]]-sum[ls[x]];
    if(now>=a)return get(ls[k],ls[x],l,mid,a,b);
    else return get(rs[k],rs[x],mid+1,r,a-now,b);
}
int main()
{
    read(n),read(m);for(rg int i=1;i<=n;i++)read(d[i]),w[i]=d[i];sort(w+1,w+n+1);
    for(rg int i=1;i<=n;i++)if(w[i]!=w[i-1])mp[w[i]]=++now,nid[now]=w[i];
    for(rg int i=1;i<=n;i++)rt[i]=rt[i-1],change(rt[i],rt[i],1,now,mp[d[i]]);
    for(rg int i=1,x,y;i<=m;i++)read(x),read(y),printf("%d\n",get(rt[y],rt[x-1],1,now,(y-x+1)/2+1,(y-x+1)/2));
}

转载于:https://www.cnblogs.com/lcxer/p/10633472.html

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
本系统采用Java作为核心编程语言,基于Spring Boot框架构建,运行环境配置为JDK 1.8与Tomcat 7应用服务器。数据存储选用MySQL 5.7数据库,并借助Navicat 11进行数据库管理操作。开发工具可在Eclipse、MyEclipse或IntelliJ IDEA中任选,项目依赖管理通过Maven 3.3.9完成。 该简历管理平台在架构设计阶段,着重强化了代码结构的清晰度与可维护性,同时兼顾系统的实用价值与扩展灵活性。整体设计遵循通用化原则,确保后期维护简便,用户界面力求直观简洁。 系统通过标签分类机制实现功能模块化管理,主要包含以下三个角色维度: 管理员端涵盖综合管理功能:包括控制面板、用户账户管理、简历模板维护、模板分类设置、招聘会组织、报名信息处理、上传简历审核、求职社区管理、收藏夹维护及系统参数配置。 普通用户端提供个性化功能:涉及个人中心、招聘活动报名、简历文件上传及个人收藏记录管理。 公共访问端集成信息展示与交互模块:主要展示首页内容、简历模板库、招聘会资讯、简历上传入口、求职讨论区、系统公告栏,并提供个人中心入口、后台管理通道与在线客户服务。 该系统旨在通过结构化功能设计,提升简历相关数据的管理效率与组织化程度。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
考虑实时市场联动的电力零售商鲁棒定价策略(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种考虑实时市场联动的电力零售商鲁棒定价策略,并提供了基于Matlab的代码实现。该策略充分考虑电力市场中电价波动、可再生能源出力不确定性以及用户需求响应等因素,构建鲁棒优化模型以提升零售商在复杂市场环境下的定价能力与经济效益。通过引入场景生成与削减技术处理不确定性,结合改进算法进行求解,实现了在保证运营稳健性的同时优化定价决策的目标。研究还涵盖了风光场景生成、负荷聚类分析等关键技术支撑模块。; 适合人群:具备一定电力系统背景和Matlab编程基础,从事电力市场、能源优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电力零售商业务中制定更具竞争力和抗风险能力的动态定价策略;②为电力市场仿真、需求响应建模、新能源接入影响分析等研究提供方法支持与代码参考;③促进对鲁棒优化、场景分析等高级数学工具在实际能源系统中应用的理解与实践。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定性建模与鲁棒优化求解部分,可借助YALMIP等工具包进行模型复现与扩展实验,同时推荐参考文档中列出的相关案例以深化对整体技术体系的认知。
在计算机视觉与图像分析技术中,模板匹配作为一种基础方法,常用于在较大图像区域内定位与预设模板相似的子区域。传统方法往往难以应对目标物体在视角与尺寸上的变化,因此需要设计具备角度与尺度适应性的改进算法。本文所探讨的“LZC模板匹配算法”即针对这一需求,在常规匹配框架上引入了多角度与多尺度的扩展机制。该算法基于C++语言并结合OpenCV计算机视觉库进行开发,旨在提升对实际场景中因拍摄条件变化而产生的角度差异与尺寸缩放问题的处理能力。 C++语言以其高效的运行性能与精细的硬件控制能力,成为开发高性能图像处理应用的理想选择。同时,OpenCV作为广泛使用的开源视觉库,提供了包括图像滤波、矩阵运算、特征检测在内的丰富功能模块,极大简化了底层图像操作的实现复杂度。借助这一组合,开发者能够将更多精力集中于算法逻辑的构建与优化,而非基础图像处理代码的编写。 该算法的核心设计思路在于通过系统性的角度旋转与尺度变换,生成一系列模板变体,进而在搜索图像中进行并行或序列匹配,从而在多个维度上寻找最优匹配位置。具体实现时,需合理设置角度搜索范围与尺度变化步长,以平衡计算效率与匹配精度。实验表明,该方法在存在明显视角与尺寸差异的图像对中仍能保持较高的定位准确性。 此项技术可广泛应用于实时视觉系统,例如工业自动化检测、动态目标跟踪以及增强现实等场景,其中快速且鲁棒的图像匹配是实现系统功能的关键环节。相关实现细节与代码结构已在技术文档中系统阐述,为后续研究者与工程人员提供了可参考的设计范例与实现基础。通过进一步调整参数或融合其他特征描述方法,该算法框架还可适应更复杂的视觉识别任务。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值