permu

莫队+权值线段树

某个区间[l,r]中,最长的值域 连续段长度

让我联想到了旅馆Hotel那题。

类似的做法,我们只要对权值建线段树,同样是维护从l开始的最长连续段lw[],同理rw[],以及区间中最大的连续段mw[]

然后依然是类似的up()

inline void up(int k)
{
    lw[k]=lw[k<<1];
    rw[k]=rw[k<<1|1];
    if(lw[k<<1]==siz[k<<1]) lw[k]+=lw[k<<1|1];
    if(rw[k<<1|1]==siz[k<<1|1]) rw[k]+=rw[k<<1];
    mw[k]=max(max(mw[k<<1],mw[k<<1|1]),rw[k<<1]+lw[k<<1|1]);
}

这样我们只要每次询问维护莫队,然后$O(1)$查下$mw[1]$就得出了答案

时间复杂度$O(n \sqrt {n} logn)$

 

转载于:https://www.cnblogs.com/hzoi-yzh/p/11253067.html

1、采样 在GM和JD站位,两个站位各设置3个采固定采样点,每个固定采样点各随机采集3个样方,采样时间(2024年夏、2024年秋、2024年冬、2025年春、2025年夏)采集日本鳗草和底栖动物,以及测量水温、盐度和pH。测量日本鳗草9个形态变量(包括:SD为植株密度、AGB‌为地上生物量、BGB为地下生物量、SH为株高、LSL为叶鞘长、ALL为叶长、ALW为叶宽、LS单株叶片数、LAS为单株叶面积)。计算3个随机样方的平均值,作为该固定采样点的值,日本鳗草群落、环境条件(水温、盐度和pH)和底栖动物群落(密度数据)各具有30个样本。 2、数据处理 采用R语言ggplot2包的geom_density()函数,基于‌核密度估计(KDE),对日本鳗草的形态特征(如株高、叶长等)及海草床特征(如植株密度、生物量等)的连续变量进行概率密度分布的平滑估计,并实现其可视化展示。 采用Pinkas的相对重要性指数(index of relative importance, IRI)划分底栖动物群落中各种类的生态优势度,公式为: 式中,N为某一种类的个体数占总个体数的百分比;W为某一种类的生物量占总生物量的百分比;F为某一种类出现的站位数占调查总站位数的百分比。将IRI ≥ 1000 的种类定义为优势种,100 ≤ IRI< 1000定为重要种,10 ≤ IRI < 100 的为常见种,IRI < 10的种类定义为少见种。 本文软体动物群落的多样性指数根据以下计算公式进行确定,Margalef丰富度指数D: Shannon-Wiener多样性指数H′: Pielou均匀度指数J′: 式中,S为该样方软体动物总种类数,N为样品中的软体动物总个体数,Pi为第i种的个体数与该样方总软体动物个体数的比值。 使用基于距离的冗余分析(distance-based redundancy analysis,db-RDA)分析各解释变量(包括采样时间、站位、日本鳗草形态变量和环境因子)对底栖动物群落结构的影响。将解释变量分为采样日期、站位、日本鳗草性状组(SG:植株密度、地上生物量、地下生物量、株高、叶鞘长、单株叶片数、平均叶长、平均叶宽和单株叶面积)和环境因子组(ENV:水温、盐度和pH)。最后使用rdacca.hp包分析各解释变量和变量组对底栖动物群落结构,并通过permu.hp()函数进行置换检验以评估各解释变量单独效应的显著性。 丰富度指数D、多样性指数H′、均匀度指数J′,分别使用rdacca.hp包分析各解释变量和变量组对三个指数分别影响,并通过permu.hp()函数进行置换检验以评估各解释变量单独效应的显著性。 整个分析过程合理吗,怎样改进呢,怎样分析结论。
03-18
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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