【bzoj 2716】[Violet 3]天使玩偶 (CDQ+树状数组)

本文介绍了一种使用CDQ分治策略解决三维偏序问题的方法,通过坐标变换和四次CDQ分治求解最近点查询问题。适用于编程竞赛中的特定类型问题。

题目描述

Ayu 在七年前曾经收到过一个天使玩偶,当时她把它当作时间囊埋在了地下。而七年后 的今天,Ayu 却忘了她把天使玩偶埋在了哪里,所以她决定仅凭一点模糊的记忆来寻找它。

我们把 Ayu 生活的小镇看作一个二维平面坐标系,而 Ayu 会不定时地记起可能在某个点 (xmy) 埋下了天使玩偶;或者 Ayu 会询问你,假如她在 (x,y) ,那么她离近的天使玩偶可能埋下的地方有多远。

因为 Ayu 只会沿着平行坐标轴的方向来行动,所以在这个问题里我们定义两个点之间的距离为dist(A,B)=|Ax-Bx|+|Ay-By|。其中 Ax 表示点 A的横坐标,其余类似。

输入输出格式

输入格式:

 

第一行包含两个整数n和m ,在刚开始时,Ayu 已经知道有n个点可能埋着天使玩偶, 接下来 Ayu 要进行m 次操作

接下来n行,每行两个非负整数 (xi,yi),表示初始n个点的坐标。

再接下来m 行,每行三个非负整数 t,xi,yi。

如果t=1 ,则表示 Ayu 又回忆起了一个可能埋着玩偶的点 (xi,yi) 。

如果t=2 ,则表示 Ayu 询问如果她在点 (xi,yi) ,那么在已经回忆出来的点里,离她近的那个点有多远

 

输出格式:

 

对于每个t=2 的询问,在单独的一行内输出该询问的结果。

 

输入输出样例

输入样例#1: 复制
2 3 
1 1 
2 3 
2 1 2 
1 3 3 
2 4 2
输出样例#1: 复制
1 
2

说明

n,m<=300 000

xi,yi<=1 000 000

题解

先膜一发大佬

据说这题正解KD-tree,然而我只会CDQ……还想了半天啥都没想出来……

先假设,所有回忆出来的点都在查询点的左下方,那么距离如下(A为查询点,B为某一个回忆出来的点)

$$Dist(A,B)=|x_A-x_B|+|y_A-y_B|=(x_A+y_A)-(x_B+y_B)$$

因为$x_A+y_A$对同一个查询点来说是一个定值,所以只要找到$x_B+y_B$的最大值,就可以找到$Dist(A,B)$的最小值

于是问题就转化为:对于一个询问$(x,y)$,查找$x_i<=x,y_i<=y$且$i$的时间戳小于当前询问的最大$x_i+y_i$,很明显,这就是一个三维偏序问题,可以用CDQ求解

然而问题是不能保证所有点都在查询点的下方,所以我们要将其他四个方位的点的坐标变换一下。简单来说就是旋转整张图,然后在四个答案里取最小的就好了

所以做四遍CDQ(当初刚看到这句话差点没吓到……)

然后有几个向大佬学习的优化

1.每次CDQ前,把肯定不在左下方的点去掉

2.每一次重新建图很麻烦,直接保留一个原图然后转一下就好了

感觉我对CDQ理解还是太浅了……

  1 //minamoto
  2 #include<cstdio>
  3 #include<iostream>
  4 #include<algorithm>
  5 #include<cstring>
  6 using namespace std;
  7 #define getc() (p1==p2&&(p2=(p1=buf)+fread(buf,1,1<<21,stdin),p1==p2)?EOF:*p1++)
  8 char buf[1<<21],*p1=buf,*p2=buf;
  9 template<class T>inline bool cmax(T&a,const T&b){return a<b?a=b,1:0;}
 10 template<class T>inline bool cmin(T&a,const T&b){return a>b?a=b,1:0;}
 11 inline int read(){
 12     #define num ch-'0'
 13     char ch;bool flag=0;int res;
 14     while(!isdigit(ch=getc()))
 15     (ch=='-')&&(flag=true);
 16     for(res=num;isdigit(ch=getc());res=res*10+num);
 17     (flag)&&(res=-res);
 18     #undef num
 19     return res;
 20 }
 21 char sr[1<<21],z[20];int C=-1,Z;
 22 inline void Ot(){fwrite(sr,1,C+1,stdout),C=-1;}
 23 inline void print(int x){
 24     if(C>1<<20)Ot();if(x<0)sr[++C]=45,x=-x;
 25     while(z[++Z]=x%10+48,x/=10);
 26     while(sr[++C]=z[Z],--Z);sr[++C]='\n';
 27 }
 28 const int N=1e6+5,inf=0x3f3f3f3f;
 29 int n,m,lx,ly,rx,ry,c[N],ans[N];
 30 inline void clear(int x){
 31     for(int i=x;i<=ly;i+=i&-i)
 32     if(c[i]) c[i]=0;else break;
 33 }
 34 inline void add(int x,int val){
 35     for(int i=x;i<=ly;i+=i&-i)
 36     cmax(c[i],val);
 37 }
 38 inline int query(int x){
 39     int res=0;
 40     for(int i=x;i;i-=i&-i)
 41     cmax(res,c[i]);
 42     return res;
 43 }
 44 struct node{
 45     int x,y,t;bool f;
 46     node(){}
 47     node(const int &x,const int &y,const int &t,const int &f):
 48         x(x),y(y),t(t),f(f){}
 49     inline bool operator <(const node &b)const
 50     {return x<b.x||(x==b.x&&y<b.y);}
 51 }a[N],p[N],q[N];
 52 void CDQ(int l,int r){
 53     if(l==r) return;
 54     int mid=(l+r)>>1;
 55     CDQ(l,mid),CDQ(mid+1,r);
 56     int j=l;
 57     for(int i=mid+1;i<=r;++i)
 58     if(!p[i].f){
 59         while(j<=mid&&p[j].x<=p[i].x){if(p[j].f) add(p[j].y,p[j].x+p[j].y);++j;}
 60         int tmp=query(p[i].y);
 61         if(tmp) tmp=p[i].x+p[i].y-tmp,cmin(ans[p[i].t],tmp);
 62     }
 63     for(int i=l;i<j;++i)
 64     if(p[i].f) clear(p[i].y);
 65     merge(p+l,p+mid+1,p+mid+1,p+r+1,q+l);
 66     memcpy(p+l,q+l,sizeof(node)*(r-l+1));
 67 }
 68 void check(){
 69     rx=ry=m=0;
 70     for(int i=1;i<=n;++i)
 71     if(!p[i].f) cmax(rx,p[i].x),cmax(ry,p[i].y);
 72     for(int i=1;i<=n;++i)
 73     if(p[i].x<=rx&&p[i].y<=ry) q[++m]=p[i];
 74     memcpy(p+1,q+1,sizeof(node)*m);
 75 }
 76 int main(){
 77     //freopen("testdata.in","r",stdin);
 78     n=read(),m=read();
 79     for(int i=1;i<=n;++i){
 80         int x=read()+1,y=read()+1;
 81         p[i]=(node){x,y,i,true};
 82         cmax(lx,x),cmax(ly,y);
 83     }
 84     while(m--){
 85         int k=read(),x=read()+1,y=read()+1;
 86         ++n,p[n]=node(x,y,n,k&1);
 87         cmax(lx,x),cmax(ly,y);
 88     }
 89     memcpy(a+1,p+1,sizeof(node)*n);
 90     memset(ans,inf,sizeof(ans));
 91     check(),CDQ(1,m);
 92     for(int i=1;i<=n;++i)
 93     p[i]=a[i],p[i].x=lx-p[i].x+1;
 94     check(),CDQ(1,m);
 95     for(int i=1;i<=n;++i)
 96     p[i]=a[i],p[i].y=ly-p[i].y+1;
 97     check(),CDQ(1,m);
 98     for(int i=1;i<=n;++i)
 99     p[i]=a[i],p[i].y=ly-p[i].y+1,p[i].x=lx-p[i].x+1;
100     check(),CDQ(1,m);
101     for(int i=1;i<=n;++i)
102     if(!a[i].f) print(ans[i]);
103     Ot();
104     return 0;
105 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/bztMinamoto/p/9459595.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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