Rmq Problem

大视野——3339: Rmq Problem

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Description

Input

Output

Sample Input

7 5
0 2 1 0 1 3 2
1 3
2 3
1 4
3 6
2 7

Sample Output

3
0
3
2
4

HINT

 

 

Source

By Xhr

 

思路:

对于这个题似乎暴力不好打,而且似乎强制在线操作也比较难弄。但是,强制在线操作不好弄,我们来试试离线操作。由于这个题支持离线操作,so,我们来考虑一下离线操作怎么弄。

首先,我们可以这样想,不是要输入一串数嘛,你在输入这些数时进行一个预处理。先预处理出每个数添加进去时从这堆数的开头开始一直到这个是添加进去时,这堆数的mex值。

在预处理这堆数的mex值时,我们可以这样想,对于一个数我们把它加进去,对这堆数的mex值产生什么影响呢?

你可以这样想,如果把这个数填进去使这堆数的mex值变得更小的话,那样的话这个mex在开始的时候就已经使用过的了,这样的话,是不是就说明再添加进一个数的时候,对他的max数产生的影响就是这个数的max数只有可能变大。

在就是在处理的时候,我们要这样来看,对于一堆区间我们要求他的max值,我们该怎样来做呢?

我们先把要求的区间排个序,当然要先存下这堆数的编号,方便以后输出。

我们按照每一个区间左端点排序,每一次都将这整个区间的左端点进行向内缩,直到缩到这个要求的区间为止。

向内进行所点的时候,每索一个,这个点存在两种情况,一.这个点在后面还会再出现那样的话,将这个点去掉以后是不是对以后的区间的max值没有影响啊。 二.这个点在以后没有存在,那下个区间的max值的影响为,若这个点的值比下个区间的max值大那他的max值不发生改变,若这个点的值比下一个区间的max小,那就将下一个区间的max值赋成这个点的值。

对于区间修改的时候,我们可以采用线段树。

代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#define inf 0x7fffffff
using namespace std;
inline int read()
{
    int x=0;char ch=getchar();
    while(ch<'0'||ch>'9'){ch=getchar();}
    while(ch>='0'&&ch<='9'){x=x*10+ch-'0';ch=getchar();}
    return x;
}
int n,m,k=0;
int a[200005],sg[200005],ans[200005],next[200005],last[200005];
int ls[600005],rs[600005],mn[600005];
bool mark[200001];
struct data{int l,r,id;}q[200005];
bool cmp(data a,data b)
{return a.l<b.l;}
void build(int k,int l,int r)
{
     ls[k]=l;rs[k]=r;mn[k]=inf;
     if(l==r){mn[k]=sg[l];return;}
     int mid=(l+r)>>1;
     build(k<<1,l,mid);build(k<<1|1,mid+1,r);
}
void pushdown(int k)
{
     int l=ls[k],r=rs[k];
     if(l==r)return;
     mn[k<<1]=min(mn[k],mn[k<<1]);
     mn[k<<1|1]=min(mn[k],mn[k<<1|1]);
}
int ask(int k,int x)
{
    if(mn[k]!=inf)pushdown(k);
    int l=ls[k],r=rs[k];
    if(l==r)return mn[k];
    int mid=(l+r)>>1;
    if(x<=mid)return ask(k<<1,x);
    return ask(k<<1|1,x);
}
void update(int k,int x,int y,int val)
{
     if(mn[k]!=inf)pushdown(k);
     int l=ls[k],r=rs[k];
     if(l==x&&y==r){mn[k]=min(mn[k],val);return;}
     int mid=(l+r)>>1;
     if(y<=mid)update(k<<1,x,y,val);
     else if(x>mid)update(k<<1|1,x,y,val);
     else {update(k<<1,x,mid,val);update(k<<1|1,mid+1,y,val);}
}
int main()
{
    n=read();m=read();
    for(int i=1;i<=n;i++)
        a[i]=read();
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        mark[a[i]]=1;
        if(a[i]==k)
            while(mark[k])k++;
        sg[i]=k;
    }
    build(1,1,n);
    for(int i=n;i>0;i--)
        next[i]=last[a[i]],last[a[i]]=i;
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        q[i].l=read();q[i].r=read();
        q[i].id=i;
    }
    sort(q+1,q+m+1,cmp);
    int now=1;
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        while(now<q[i].l)
        {
            if(!next[now])next[now]=n+1;
            update(1,now,next[now]-1,a[now]);
            now++;
        }
        ans[q[i].id]=ask(1,q[i].r);
    }
    for(int i=1;i<=m;i++)
        printf("%d\n",ans[i]);
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/z360/p/6914501.html

内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
在无线通信领域,天线阵列设计对于信号传播方向和覆盖范围的优化至关重要。本题要求设计一个广播电台的天线布局,形成特定的水平面波瓣图,即在东北方向实现最大辐射强度,在正东到正北的90°范围内辐射衰减最小且无零点;而在其余270°范围内允许出现零点,且正西和西南方向必须为零。为此,设计了一个由4个铅垂铁塔组成的阵列,各铁塔上的电流幅度相等,相位关系可自由调整,几何布置和间距不受限制。设计过程如下: 第一步:构建初级波瓣图 选取南北方向上的两个点源,间距为0.2λ(λ为电磁波波长),形成一个端射阵。通过调整相位差,使正南方向的辐射为零,计算得到初始相位差δ=252°。为了满足西南方向零辐射的要求,整体相位再偏移45°,得到初级波瓣图的表达式为E1=cos(36°cos(φ+45°)+126°)。 第二步:构建次级波瓣图 再选取一个点源位于正北方向,另一个点源位于西南方向,间距为0.4λ。调整相位差使西南方向的辐射为零,计算得到相位差δ=280°。同样整体偏移45°,得到次级波瓣图的表达式为E2=cos(72°cos(φ+45°)+140°)。 最终组合: 将初级波瓣图E1和次级波瓣图E2相乘,得到总阵的波瓣图E=E1×E2=cos(36°cos(φ+45°)+126°)×cos(72°cos(φ+45°)+140°)。通过编程实现计算并绘制波瓣图,可以看到三个阶段的波瓣图分别对应初级波瓣、次级波瓣和总波瓣,最终得到满足广播电台需求的总波瓣图。实验代码使用MATLAB编写,利用polar函数在极坐标下绘制波瓣图,并通过subplot分块显示不同阶段的波瓣图。这种设计方法体现了天线阵列设计的基本原理,即通过调整天线间的相对位置和相位关系,控制电磁波的辐射方向和强度,以满足特定的覆盖需求。这种设计在雷达、卫星通信和移动通信基站等无线通信系统中得到了广泛应用。
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