BZOJ4066:简单题(K-D Tree)

本文介绍了一种使用K-D Tree解决特定棋盘问题的方法。该问题涉及在一个N*N的棋盘上进行数字加法操作及求指定矩形区域内数字之和的操作。文章详细描述了如何构建和维护K-D Tree,并提供了完整的代码实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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。每条命令除第一个数字之外,
均要异或上一次输出的答案last_ans,初始时last_ans=0。

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 1 1 1
2 1 1 0 7
3

Sample Output

3
5

HINT

数据规模和约定
1<=N<=500000,操作数不超过200000个,内存限制20M,保证答案在int范围内并且解码之后数据仍合法。

Solution

因为把1写成2挂了半天没找到错误ummm……
其他操作都是K-D Tree常规操作,唯一需要改改的就是查询的时候,
若当前KDT节点子树的矩形范围在查询范围外面就return
若当前KDT节点子树的矩形范围全在查询范围里面就统计子树答案return
记得判断一下查询的时候经过的叶子节点是否符合条件,符合则统计一下

Code

  1 #include<iostream>
  2 #include<cstring>
  3 #include<cstdlib>
  4 #include<cstdio>
  5 #include<cmath>
  6 #include<algorithm>
  7 #define N (200000+1000)
  8 using namespace std;
  9 
 10 int n,opt,x,y,X[2],Y[2],k,D,Root,ans,lastans;
 11 int stack[N],top,cnt;
 12 double alpha=0.75;
 13 
 14 int NewNode()
 15 {
 16     if (top) return stack[top--];
 17     return ++cnt;
 18 }
 19 
 20 struct Node
 21 {
 22     int d[2],Max[2],Min[2],lson,rson,sum,val,size;
 23     bool operator < (const Node &a) const {return d[D]<a.d[D];}
 24     Node (int x=0,int y=0,int z=0)
 25     {
 26         d[0]=x; d[1]=y; lson=rson=0; sum=val=z; size=0;
 27         Max[0]=Min[0]=d[0]; Max[1]=Min[1]=d[1];
 28     }
 29 }p[N];
 30 
 31 struct KDT
 32 {
 33     Node Tree[N];
 34     
 35     void Update(int now)
 36     {
 37         int ls=Tree[now].lson, rs=Tree[now].rson;
 38         for (int i=0; i<=1; ++i)
 39         {
 40             Tree[now].Max[i]=Tree[now].Min[i]=Tree[now].d[i];
 41             if (ls)
 42             {
 43                 Tree[now].Max[i]=max(Tree[now].Max[i],Tree[ls].Max[i]);
 44                 Tree[now].Min[i]=min(Tree[now].Min[i],Tree[ls].Min[i]);
 45             }
 46             if (rs)
 47             {
 48                 Tree[now].Max[i]=max(Tree[now].Max[i],Tree[rs].Max[i]);
 49                 Tree[now].Min[i]=min(Tree[now].Min[i],Tree[rs].Min[i]);
 50             }
 51         }
 52         Tree[now].sum=Tree[ls].sum+Tree[rs].sum+Tree[now].val;
 53         Tree[now].size=Tree[ls].size+Tree[rs].size+1;
 54     }
 55     int Build(int opt,int l,int r)
 56     {
 57         if (l>r) return 0;
 58         int mid=(l+r)>>1, now=NewNode();
 59         D=opt; nth_element(p+l,p+mid,p+r+1);
 60         Tree[now]=p[mid];
 61         Tree[now].lson=Build(opt^1,l,mid-1);
 62         Tree[now].rson=Build(opt^1,mid+1,r);
 63         Update(now); return now;
 64     }
 65     void Dfs(int now,int num)
 66     {
 67         int ls=Tree[now].lson, rs=Tree[now].rson;
 68         if (ls) Dfs(ls,num);
 69         p[num+Tree[ls].size]=Tree[now]; stack[++top]=now;
 70         if (rs) Dfs(rs,num+Tree[ls].size+1);
 71     }
 72     void Check(int &now,int opt)
 73     {
 74         int ls=Tree[now].lson, rs=Tree[now].rson;
 75         if (Tree[ls].size>Tree[now].size*alpha || Tree[rs].size>Tree[now].size*alpha)
 76             Dfs(now,1), now=Build(opt,1,Tree[now].size);
 77     }
 78     void Insert(int &now,int x,int opt)
 79     {
 80         if (now==0){Root=x; return;}
 81         if (Tree[x].d[opt]<=Tree[now].d[opt])
 82         {
 83             if (Tree[now].lson) Insert(Tree[now].lson,x,opt^1);
 84             else Tree[now].lson=x;
 85         }
 86         else
 87         {
 88             if (Tree[now].rson) Insert(Tree[now].rson,x,opt^1);
 89             else Tree[now].rson=x;
 90         }
 91         Update(now); Check(now,opt);
 92     }
 93     void Query(int now)
 94     {
 95         if (Tree[now].Max[0]<X[0] || Tree[now].Max[1]<Y[0] || Tree[now].Min[0]>X[1] || Tree[now].Min[1]>Y[1]) return;
 96         if (Tree[now].Max[0]<=X[1] && Tree[now].Min[0]>=X[0] && Tree[now].Max[1]<=Y[1] && Tree[now].Min[1]>=Y[0])
 97         {
 98             ans+=Tree[now].sum;
 99             return;
100         }
101         if (Tree[now].d[0]<=X[1] && Tree[now].d[0]>=X[0] && Tree[now].d[1]<=Y[1] && Tree[now].d[1]>=Y[0]) ans+=Tree[now].val;
102         if (Tree[now].lson) Query(Tree[now].lson); 
103         if (Tree[now].rson) Query(Tree[now].rson);
104     }
105 }KDT;
106 
107 int main()
108 {
109     scanf("%d",&n);
110     while (1)
111     {
112         scanf("%d",&opt);
113         if (opt==1)
114         {
115             scanf("%d%d%d",&x,&y,&k);
116             x^=lastans; y^=lastans; k^=lastans;
117             int t=NewNode();
118             KDT.Tree[t]=Node(x,y,k);
119             KDT.Tree[t].size=1;
120             KDT.Insert(Root,t,0);
121         }
122         if (opt==2)
123         {
124             scanf("%d%d%d%d",&X[0],&Y[0],&X[1],&Y[1]);
125             X[0]^=lastans; Y[0]^=lastans; 
126             X[1]^=lastans; Y[1]^=lastans;
127             ans=0;
128             KDT.Query(Root);
129             printf("%d\n",ans);
130             lastans=ans;
131         }
132         if (opt==3) break;
133     }
134 }

转载于:https://www.cnblogs.com/refun/p/9308463.html

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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