P4390 [BOI2007]Mokia 摩基亚

传送门

对于一个询问 $(xa,ya),(xb,yb)$,拆成 $4$ 个询问并容斥一下

具体就是把询问变成求小于等于 $xb,yb$ 的点数,减去小于等于 $xa-1,yb$ 和小于等于 $xb,ya-1$ 的点数,再加上小于等于 $xa-1,ya-1$ 的点数

就变成求二维前缀和的问题了

然后再加上时间维,发现其实就是对每个询问,求时间更早的,横纵坐标都小于询问点的点的数量

变成裸的三维偏序问题了, $CDQ$ 分治就行

注意 $long\ long$

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<cmath>
using namespace std;
typedef long long ll;
inline int read()
{
    int x=0,f=1; char ch=getchar();
    while(ch<'0'||ch>'9') { if(ch=='-') f=-1; ch=getchar(); }
    while(ch>='0'&&ch<='9') { x=(x<<1)+(x<<3)+(ch^48); ch=getchar(); }
    return x*f;
}
const int N=1e6+7,M=2e6+7;
struct dat{
    int x,y,id,v;
}d[N],tmp[N];
int W,tot,m;
ll ans[N],t[M];
inline void add(int x,int v) { while(x<=W) t[x]+=v,x+=x&-x; }
inline ll ask(int x) { ll res=0; while(x) res+=t[x],x-=x&-x; return res; }
inline bool fc(dat a,dat b) { if(a.x!=b.x) return a.x<b.x; return a.y!=b.y ? a.y<b.y : a.id<b.id; }
void CDQ(int l,int r)
{
    if(l==r) return; int mid=l+r>>1;
    CDQ(l,mid); CDQ(mid+1,r);
    int i=l,j=mid+1,p=l-1;
    while(i<=mid&&j<=r)
    {
        if(fc(d[i],d[j]))
        {
            if(!d[i].id) add(d[i].y,d[i].v);
            tmp[++p]=d[i++];
            continue;
        }
        if(d[j].id) ans[d[j].id]+=d[j].v*ask(d[j].y);
        tmp[++p]=d[j++];
    }
    while(i<=mid) { if(!d[i].id) add(d[i].y,d[i].v); tmp[++p]=d[i++]; }
    while(j<=r) { if(d[j].id) ans[d[j].id]+=d[j].v*ask(d[j].y); tmp[++p]=d[j++]; }
    for(int k=l;k<=mid;k++) if(!d[k].id) add(d[k].y,-d[k].v);
    for(int k=l;k<=r;k++) d[k]=tmp[k];
}
int main()
{
    int opt,xa,xb,ya,yb;
    opt=read(),W=read();
    while(233)
    {
        opt=read();
        if(opt==1) d[++tot].x=read(),d[tot].y=read(),d[tot].v=read();
        if(opt==2)
        {
            m++;
            xa=read()-1,ya=read()-1,xb=read(),yb=read();
            d[++tot]=(dat){xa,ya,m,1};
            d[++tot]=(dat){xa,yb,m,-1};
            d[++tot]=(dat){xb,ya,m,-1};
            d[++tot]=(dat){xb,yb,m,1};
        }
        if(opt==3) break;
    }
    CDQ(1,tot);
    for(int i=1;i<=m;i++) printf("%lld\n",ans[i]);
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/LLTYYC/p/11179574.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,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(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、图像分割等实际问题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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