【BZOJ-1176&2683】Mokia&简单题 CDQ分治

1176: [Balkan2007]Mokia

Time Limit: 30 Sec  Memory Limit: 162 MB
Submit: 1854  Solved: 821
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Description

维护一个W*W的矩阵,初始值均为S.每次操作可以增加某格子的权值,或询问某子矩阵的总权值.修改操作数M<=160000,询问数Q<=10000,W<=2000000.

Input

第一行两个整数,S,W;其中S为矩阵初始值;W为矩阵大小

接下来每行为一下三种输入之一(不包含引号):

"1 x y a"

"2 x1 y1 x2 y2"

"3"

输入1:你需要把(x,y)(第x行第y列)的格子权值增加a

输入2:你需要求出以左上角为(x1,y1),右下角为(x2,y2)的矩阵内所有格子的权值和,并输出

输入3:表示输入结束

Output

对于每个输入2,输出一行,即输入2的答案

Sample Input

0 4
1 2 3 3
2 1 1 3 3
1 2 2 2
2 2 2 3 4
3

Sample Output

3
5

HINT

保证答案不会超过int范围

Source

2683: 简单题

Time Limit: 50 Sec  Memory Limit: 128 MB
Submit: 821  Solved: 339
[ Submit][ Status][ Discuss]

Description

你有一个N*N的棋盘,每个格子内有一个整数,初始时的时候全部为0,现在需要维护两种操作:

命令

参数限制

内容

1 x y A

1<=x,y<=N,A是正整数

将格子x,y里的数字加上A

2 x1 y1 x2 y2

1<=x1<= x2<=N

1<=y1<= y2<=N

输出x1 y1 x2 y2这个矩形内的数字和

3

终止程序

Input

输入文件第一行一个正整数N。
接下来每行一个操作。

Output

对于每个2操作,输出一个对应的答案。

Sample Input

4
1 2 3 3
2 1 1 3 3
1 2 2 2
2 2 2 3 4
3

Sample Output

3
5

HINT

1<=N<=500000,操作数不超过200000个,内存限制20M。
对于100%的数据,操作1中的A不超过2000。

Source

 

Solution

不能直接硬做,所以利用CDQ分治,大致的过程是:

首先把一个询问操作,拆成4个..++--;

然后我们所有操作进行排序,按x维排序;

然后对y维建立树状数组,这里我们可以发现,如果按x从小到大的处理的话,一次询问,相当于是对y维取前缀和;

然后CDQ(l,r),枚举这些操作,如果修改操作序号<=mid,那么就修改;如果查询操作序号>mid那么就计算答案。这样按x进行的排序和输入顺序就不矛盾了,可以得到正确答案

然后还要还原,然后递归分治即可

Code

BZOJ2683:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std;
inline int read()
{
    int x=0; char ch=getchar();
    while (ch<'0' || ch>'9') {ch=getchar();}
    while (ch>='0' && ch<='9') {x=x*10+ch-'0'; ch=getchar();}
    return x;
}
#define MAXQ 200010
#define MAXN 500010
int S,W,ans[MAXQ];
namespace BIT
{
    int tree[MAXN];
    inline int lowbit(int x) {return x&-x;}
    inline void Change(int pos,int D) {for (int i=pos; i<=W; i+=lowbit(i)) tree[i]+=D;}
    inline int Query(int pos) {int re=0; for (int i=pos; i; i-=lowbit(i)) re+=tree[i]; return re;}
}
using namespace BIT;
struct AskNode
{
    int id,x,y,opt,del,ID;
    bool operator < (const AskNode & A) const
        {
            return (x==A.x && y==A.y)? opt<A.opt: ((x==A.x)? y<A.y:x<A.x);
        }
}q[MAXQ<<2],tmp[MAXQ<<2];
void CDQ(int l,int r)
{
    if (l==r) return;
    int mid=(l+r)>>1,z1=l,z2=mid+1;
    for (int i=l; i<=r; i++)
        { 
            if (q[i].opt==1 && q[i].id<=mid) BIT::Change(q[i].y,q[i].del);
            if (q[i].opt==2 && q[i].id>mid) ans[q[i].ID]+=BIT::Query(q[i].y)*q[i].del;
        }
    for (int i=l; i<=r; i++) if (q[i].opt==1 && q[i].id<=mid) BIT::Change(q[i].y,-q[i].del);
    for (int i=l; i<=r; i++) if (q[i].id<=mid) tmp[z1++]=q[i]; else tmp[z2++]=q[i];
    for (int i=l; i<=r; i++) q[i]=tmp[i];
    CDQ(l,mid); CDQ(mid+1,r);
}
int z,t;
void PreWork(int x1,int y1,int x2,int y2)
{
    z++;
    t++; q[t].id=t; q[t].ID=z; q[t].x=x1-1; q[t].y=y1-1; q[t].del=1; q[t].opt=2;
    t++; q[t].id=t; q[t].ID=z; q[t].x=x2; q[t].y=y2; q[t].del=1; q[t].opt=2;
    t++; q[t].id=t; q[t].ID=z; q[t].x=x1-1; q[t].y=y2; q[t].del=-1; q[t].opt=2;
    t++; q[t].id=t; q[t].ID=z; q[t].x=x2; q[t].y=y1-1; q[t].del=-1; q[t].opt=2;
}
int main()
{
    W=read();
    t=0; z=0;
    while (1)
        {
            int opt=read(); if (opt==3) break;
            if (opt==1) {t++; q[t].x=read(),q[t].y=read(),q[t].del=read(),q[t].id=t,q[t].opt=1;}
            if (opt==2) {int x1=read(),y1=read(),x2=read(),y2=read(); PreWork(x1,y1,x2,y2);}
        }
    sort(q+1,q+t+1);
//    for (int i=1; i<=t; i++) printf("%d %d %d %d %d\n",q[i].id,q[i].opt,q[i].del,q[i].x,q[i].y);
    CDQ(1,t);
    for (int i=1; i<=z; i++) printf("%d\n",ans[i]);
    return 0;
} 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/DaD3zZ-Beyonder/p/5862522.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,减运算进行局部开发,通过数学优化器速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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