BZOJ1568:[JSOI2008]Blue Mary开公司——题解

本文介绍了一种使用李超线段树解决特定问题的方法,并提供了完整的代码示例。通过对核心代码的解读,帮助读者理解如何利用这种数据结构进行高效查询与更新。

https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1568

李超线段树(不会的话去网上搜吧……)。

完。

#include<map>
#include<cmath>
#include<stack>
#include<queue>
#include<cstdio>
#include<cctype>
#include<vector>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long double dl;
const int N=50010;
inline dl read(){
    dl X=0,Y=1.0;int w=0;char ch=0;
    while(!isdigit(ch)){w|=ch=='-';ch=getchar();}
    while(isdigit(ch))X=X*10+(ch^48),ch=getchar();
    if(ch=='.'){
        ch=getchar();
        while(isdigit(ch))X+=(Y/=10)*(ch^48),ch=getchar();
    }
    return w?-X:X;
}
struct node{
    int l,r;
    dl yl,yr;
    node(int x1=0,dl y1=0,int x2=0,dl y2=0){
        l=x1,r=x2;yl=y1,yr=y2;
    }
    dl k(){return (yr-yl)/(r-l);}
    dl point(int x){return l==r?yl:yl+k()*(x-l);}
    void lm(int x){yl=point(x),l=x;}
    void rm(int x){yr=point(x),r=x;}
}tr[N*4];
dl query(int a,int l,int r,int k){
    if(l==r)return tr[a].point(k); 
    int mid=(l+r)>>1;dl ans;
    if(k<=mid)ans=query(a<<1,l,mid,k);
    else ans=query(a<<1|1,mid+1,r,k);
    return max(ans,tr[a].point(k));
}
void insert(int a,int l,int r,node k){
    if(k.l<l)k.lm(l);
    if(r<k.r)k.rm(r);
    int mid=(l+r)>>1;
    if(k.point(mid)>tr[a].point(mid))swap(k,tr[a]);
    if(min(tr[a].yl,tr[a].yr)>=max(k.yl,k.yr))return;
    if(l==r)return;
    if(tr[a].k()>k.k())insert(a<<1,l,mid,k);
    else insert(a<<1|1,mid+1,r,k);
}
char s[20];
int main(){
    int n=read();
    while(n--){
        scanf("%s",s);
        if(s[0]=='Q')printf("%d\n",(int)(query(1,1,50000,read())/100));
        else{
            int x0=1,x1=50000;
            dl y0=read(),k=read(),y1=k*(x1-x0)+y0;
            node p=node(x0,y0,x1,y1);
            insert(1,1,50000,p);
        }
    }
    return 0;
}

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+本文作者:luyouqi233。               +

+欢迎访问我的博客:http://www.cnblogs.com/luyouqi233/+

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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,在全局探索与局部发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与发阶段的更新策略,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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