HDU 1754

本文介绍了一道关于线段树的基本操作题,重点在于如何求区间内的最大值。通过具体的代码实现,包括构建线段树、更新节点值及查询最大值等关键步骤。

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  这同样是一道线段树的入门题,与HDU 1166非常类似,都是了解其基本的操作。不同是这一道是求最大值,所以query的操作略有不同。值得注意的是,节点数应该为题目所给的MAXN*4(HDU 1166也是)。这一点我还没明白是为什么。

  

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#define MAX_STUDENTS 200002
#define INF 1000000
struct node
{
    int left;
    int right;
    int max;
}studnt[MAX_STUDENTS*4];
int query(int,int,int);
void update(int,int,int,int),build(int,int,int);
int get_max(int,int);
int main()
{
    int n,m;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
    {
    memset(studnt,0,sizeof(studnt));
    build(1,1,n);
    int i;
    for(i=1;i<=n;i++)
    {
        int tem;
        scanf("%d",&tem);
        update(1,i,i,tem);
    }
    char ope[3];
    for(i=0;i<m;i++)
    {
        scanf("%s",ope);
        int a,b,ans;
        scanf("%d%d",&a,&b);
        if(ope[0]=='Q')
        {
        ans=query(1,a,b);
        printf("%d\n",ans);
        }
        else
        {
        update(1,a,a,b);
        }
    }
    }
    return 0;
}
void build(int root,int le,int ri)
{
    studnt[root].left=le;
    studnt[root].right=ri;
    if(le==ri)
    return ;
    int mid=(le+ri)/2;
    build(2*root,le,mid);
    build(2*root+1,mid+1,ri);
}
void update(int root,int le,int ri,int val)
{
    if(le==studnt[root].left&&ri==studnt[root].right)
    {
    studnt[root].max=val;
    return ;
    }
    if(le>studnt[root].right||ri<studnt[root].left)
    {
    return ;
    }
    update(root*2,le,ri,val);
    update(root*2+1,le,ri,val);
    studnt[root].max=get_max(studnt[root*2].max,studnt[root*2+1].max);
}
int query(int root,int le,int ri)
{
    if(le<=studnt[root].left&&ri>=studnt[root].right)
    {
    return studnt[root].max;
    }
    if(le>studnt[root].right||ri<studnt[root].left)
    {
    return -INF;
    }
    return get_max(query(2*root,le,ri),query(2*root+1,le,ri));
}
int get_max(int a,int b)
{
    return a>b?a:b;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/coredux/archive/2012/08/06/2624859.html

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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