[bzoj5338]xor

本文介绍了一种使用两颗可持久化字典树进行高效查询的方法,适用于解决特定类型的二进制数量查询问题。通过在DFS序上构建字典树,实现了对子树区间和路径上节点的快速查询,特别适用于处理动态变化的数据结构。

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维护两颗可持久化字典树(当然可以放在一起),第一棵维护每一个点到根的每一位的二进制数量,在其父亲的基础上建立;第二棵维护dfs序上每一个点到第1个点的二进制数量,在其上一个点的基础上建立。

对于询问1,在第二棵上询问该子树对应区间;对于询问2,拆成x~lcalca~y两段询问,询问时直接贪心即可。

 1 #include<bits/stdc++.h>
 2 using namespace std;
 3 #define s(k,p) tr[k].son[p]
 4 #define zt s(k1,p),s(k2,p),x,y-1
 5 #define P ((x&(1<<y))>0)
 6 #define N 100005
 7 struct ji{
 8     int nex,to;
 9 }edge[N<<1];
10 struct ji2{
11     int sum,son[2];
12 }tr[80*N];
13 int V,E,n,q,p,x,y,z,sz[N],head[N],r[N<<1],in[N],out[N],f[N][21],a[N],id[N];
14 void add(int x,int y){
15     edge[E].nex=head[x];
16     edge[E].to=y;
17     head[x]=E++;
18 }
19 bool pd(int x,int y){
20     return (in[x]<=in[y])&&(out[y]<=out[x]);
21 }
22 int lca(int x,int y){
23     if (pd(x,y))return x;
24     for(int i=20;i>=0;i--)
25         if (!pd(f[x][i],y))x=f[x][i];
26     return f[x][0];
27 }
28 void ins(int k1,int &k2,int x,int y){
29     tr[k2=++V]=tr[k1];
30     tr[k2].sum++;
31     if (y<0)return;
32     bool p=P;
33     ins(zt);
34 }
35 int query(int k1,int k2,int x,int y){
36     if (y<0)return 0;
37     bool p=(tr[s(k1,P^1)].sum<tr[s(k2,P^1)].sum)^P;
38     return (P^p)*(1<<y)+query(zt);
39 }
40 int dfs(int k,int fa){
41     ins(r[fa],r[k],a[k],30);
42     f[k][0]=fa;
43     in[k]=++x;
44     id[x]=k;
45     sz[k]=1;
46     for(int i=1;i<=20;i++)f[k][i]=f[f[k][i-1]][i-1];
47     for(int i=head[k];i!=-1;i=edge[i].nex)
48         if (edge[i].to!=fa)sz[k]+=dfs(edge[i].to,k);
49     out[k]=x;
50     return sz[k];
51 }
52 int main(){
53     scanf("%d%d",&n,&q);
54     memset(head,-1,sizeof(head));
55     for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&a[i]);
56     for(int i=1;i<n;i++){
57         scanf("%d%d",&x,&y);
58         add(x,y);
59         add(y,x);
60     }
61     x=0;
62     dfs(1,1);
63     f[1][0]=0;
64     for(int i=1;i<=n;i++)ins(r[i+n],r[i+n+1],a[id[i]],30);
65     for(int i=1;i<=q;i++){
66         scanf("%d%d%d",&p,&x,&y);
67         if (p==1)printf("%d\n",query(r[in[x]+n],r[in[x]+sz[x]+n],y,30));
68         else{
69             scanf("%d",&z);
70             p=f[lca(x,y)][0];
71             printf("%d\n",max(query(r[p],r[x],z,30),query(r[p],r[y],z,30)));
72         }
73     }
74 }
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转载于:https://www.cnblogs.com/PYWBKTDA/p/11249952.html

内容概要:论文提出了一种基于空间调制的能量高效分子通信方案(SM-MC),将传输符号分为空间符号和浓度符号。空间符号通过激活单个发射纳米机器人的索引来传输信息,浓度符号则采用传统的浓度移位键控(CSK)调制。相比现有的MIMO分子通信方案,SM-MC避免了链路间干扰,降低了检测复杂度并提高了性能。论文分析了SM-MC及其特例SSK-MC的符号错误率(SER),并通过仿真验证了其性能优于传统的MIMO-MC和SISO-MC方案。此外,论文还探讨了分子通信领域的挑战、优势及相关研究工作,强调了空间维度作为新的信息自由度的重要性,并提出了未来的研究方向和技术挑战。 适合人群:具备一定通信理论基础,特别是对纳米通信和分子通信感兴趣的科研人员、研究生和工程师。 使用场景及目标:①理解分子通信中空间调制的工作原理及其优势;②掌握SM-MC系统的具体实现细节,包括发射、接收、检测算法及性能分析;③对比不同分子通信方案(如MIMO-MC、SISO-MC、SSK-MC)的性能差异;④探索分子通信在纳米网络中的应用前景。 其他说明:论文不仅提供了详细的理论分析和仿真验证,还给出了具体的代码实现,帮助读者更好地理解和复现实验结果。此外,论文还讨论了分子通信领域的标准化进展,以及未来可能的研究方向,如混合调制方案、自适应调制技术和纳米机器协作协议等。
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