【BZOJ 4662】 4662: Snow (线段树+并查集)

本文介绍了一种基于线段树的数据结构算法,用于解决特定条件下的清扫路径问题。通过离散化处理和并查集优化,实现了高效查找并更新清扫路径的方法。

4662: Snow

Time Limit: 40 Sec  Memory Limit: 256 MB
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Description

2333年的某一天,临冬突降大雪,主干道已经被雪覆盖不能使用。城
主 囧·雪 决定要对主干道进行一次清扫。
临冬城的主干道可以看为一条数轴。囧·雪 一共找来了n个清理工,第
i个清理工的工作范围为[li,ri],也就是说这个清理工会把[li,ri]这一
段主干道清理干净(当然已经被清理过的部分就被忽略了)。当然有可能主
干道不能全部被清理干净,不过这也没啥关系。
虽然 囧·雪 啥都不知道,但是他还是保证了不会出现某一个清理工的
工作范围被另一个清理工完全包含的情况(不然就太蠢了)。
作为临冬城主,囧·雪 给出了如下的清扫方案:
在每一天开始的时候,每一个还没有工作过的清理工会观察自己工作
范围内的道路,并且记下工作范围内此时还没有被清理的道路的长度(称
为这个清理工的工作长度)。然后 囧·雪 会从中选择一个工作长度最小的
清理工(如果两个清理工工作长度相同,那么就选择编号小的清理工)。然
后被选择的这个清理工会清理自己的工作范围内的道路。为了方便检查工
作质量,囧·雪 希望每一天只有一个清理工在工作。
你要注意,清理工的工作长度是可能改变的,甚至有可能变成0。尽管
如此,这个清理工也还是会在某一天工作。
现在,囧·雪 想要知道每一天都是哪个清理工在工作?

Input

第一行两个整数t,n。分别表示主干道的长度(也就是说,主干道是数
轴上[1,t]的这一段)以及清理工的人数。
接下来n行,每行两个整数li,ri。意义如题。
n<=3*10^5, 1<=li<ri<=t<=10^9,保证输入的li严格递增

Output

输出n行,第i行表示第i天工作的清理工的编号。

Sample Input

15 4
1 6
3 7
6 11
10 14

Sample Output

2
1
3
4

HINT

Source

 

 

【分析】

  其实这个也是线段树的经典了吧。

  之前做过好几题,就是每次操作的时候都会有一个节点删掉以后彻底没用,这样即使暴力也是不会超时的,因为每个点只会用一次。

  这里的这个点就是每个清洁工,我们只会询问他一次。

  跳出清扫区间这个圈子,用清洁工来建线段树。

  因为当你修改某段区间的时候,受影响的清洁工也是一个区间。

  先离散化,然后暴力删去区间,用并查集快速跳去已经失效的区间,每个位置只会操作一次,是可以过的。

 

  1 #include<cstdio>
  2 #include<cstdlib>
  3 #include<cstring>
  4 #include<iostream>
  5 #include<algorithm>
  6 using namespace std;
  7 #define Maxn 300010
  8 #define INF 0x7fffffff
  9 
 10 int nl[Maxn],nr[Maxn],nn[Maxn*2];
 11 
 12 struct node
 13 {
 14     int l,r,lc,rc,mn,lazy;
 15     int id;
 16 }tr[Maxn*2];
 17 
 18 int rt[Maxn*2];
 19 int rtt(int x)
 20 {
 21     if(rt[x]!=x) rt[x]=rtt(rt[x]);
 22     return rt[x];
 23 }
 24 
 25 int len=0;
 26 int build(int l,int r)
 27 {
 28     int x=++len;
 29     tr[x].l=l;tr[x].r=r;
 30     if(l!=r)
 31     {
 32         int mid=(l+r)>>1;
 33         tr[x].lc=build(l,mid);
 34         tr[x].rc=build(mid+1,r);
 35         tr[x].lazy=0;
 36         int lc=tr[x].lc,rc=tr[x].rc;
 37         if(tr[lc].mn<=tr[rc].mn) tr[x].mn=tr[lc].mn,tr[x].id=tr[lc].id;
 38         else tr[x].mn=tr[rc].mn,tr[x].id=tr[rc].id;
 39     }
 40     else tr[x].lc=tr[x].rc=0,tr[x].mn=nn[nr[l]]-nn[nl[l]],tr[x].id=l;
 41     return x;
 42 }
 43 
 44 void upd(int x)
 45 {
 46     if(tr[x].l==tr[x].r) return;
 47     int lc=tr[x].lc,rc=tr[x].rc;
 48     if(tr[lc].mn!=INF) tr[lc].mn-=tr[x].lazy;
 49     if(tr[rc].mn!=INF) tr[rc].mn-=tr[x].lazy;
 50     tr[lc].lazy+=tr[x].lazy;
 51     tr[rc].lazy+=tr[x].lazy;
 52     tr[x].lazy=0;
 53 }
 54 
 55 void change(int x,int y,int p)
 56 {
 57     if(tr[x].mn==INF) return;
 58     int mid=(tr[x].l+tr[x].r)>>1,lc=tr[x].lc,rc=tr[x].rc;
 59     if(p)
 60     {
 61         if(nl[tr[x].l]<=y&&y<nr[tr[x].l]&&nl[tr[x].r]<=y&&y<nr[tr[x].r])
 62         {
 63             tr[x].lazy+=nn[y+1]-nn[y];
 64             tr[x].mn-=nn[y+1]-nn[y];
 65             return;
 66         }
 67         if(tr[x].l==tr[x].r) return;
 68         upd(x);
 69         if(y<nr[mid]) change(lc,y,p);
 70         if(nl[mid+1]<=y) change(rc,y,p);
 71     }
 72     else
 73     {
 74         if(tr[x].l==tr[x].r)
 75         {
 76             tr[x].mn=INF;
 77             return;
 78         }
 79         upd(x);
 80         if(y<=mid) change(tr[x].lc,y,p);
 81         else change(tr[x].rc,y,p);
 82     }
 83     if(tr[lc].mn<=tr[rc].mn) tr[x].mn=tr[lc].mn,tr[x].id=tr[lc].id;
 84     else tr[x].mn=tr[rc].mn,tr[x].id=tr[rc].id;
 85 }
 86 
 87 
 88 struct nnode{int x,id;}t[Maxn*2];
 89 bool cmp(nnode x,nnode y) {return x.x<y.x;}
 90 
 91 int main()
 92 {
 93     int mx,n;
 94     scanf("%d%d",&mx,&n);
 95     for(int i=1;i<=n;i++) {scanf("%d%d",&nl[i],&nr[i]);
 96                       t[i*2-1].x=nl[i];t[i*2-1].id=i;t[i*2].x=nr[i];t[i*2].id=-i;}
 97     sort(t+1,t+1+2*n,cmp);
 98     mx=1;nl[t[1].id]=1;nn[1]=t[1].x;
 99     for(int i=2;i<=2*n;i++)
100     {
101         if(t[i].x!=t[i-1].x) mx++,nn[mx]=t[i].x;
102         if(t[i].id>0) nl[t[i].id]=mx;
103         else nr[-t[i].id]=mx;
104     }
105     build(1,n);
106     for(int i=1;i<=mx;i++) rt[i]=i;
107     for(int i=1;i<=n;i++)
108     {
109         int x=tr[1].id;
110         printf("%d\n",x);
111         change(1,x,0);
112         int st=rtt(nl[x]);
113         for(int j=st;j<nr[x];)
114         {
115             change(1,j,1);
116             rt[j]=rtt(j+1);
117             j=rt[j];
118         }
119     }
120     return 0;
121 }
View Code

 

2017-03-27 09:29:36

转载于:https://www.cnblogs.com/Konjakmoyu/p/6625209.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
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