BZOJ1500 维修数列

NOI2005维修数列题解
本文提供了一种使用Splay树解决NOI2005维修数列问题的方法,详细介绍了实现思路及代码实现细节,包括如何处理空节点与哨兵值等问题。

1500: [NOI2005]维修数列

Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 64 MB

Description

Input

输入的第1 行包含两个数N 和M(M ≤20 000),N 表示初始时数列中数的个数,M表示要进行的操作数目。
第2行包含N个数字,描述初始时的数列。
以下M行,每行一条命令,格式参见问题描述中的表格。
任何时刻数列中最多含有500 000个数,数列中任何一个数字均在[-1 000, 1 000]内。
插入的数字总数不超过4 000 000个,输入文件大小不超过20MBytes。

Output

对于输入数据中的GET-SUM和MAX-SUM操作,向输出文件依次打印结果,每个答案(数字)占一行。

Sample Input

9 8
2 -6 3 5 1 -5 -3 6 3
GET-SUM 5 4
MAX-SUM
INSERT 8 3 -5 7 2
DELETE 12 1
MAKE-SAME 3 3 2
REVERSE 3 6
GET-SUM 5 4
MAX-SUM

Sample Output

-1
10
1
10

HINT

 


水题,同时也是splay维护序列操作的一个极限了吧。
数据结构对于我这种渣来说就是巨大的灾难,然后我调一个SB问题调了一个小时。
巨坑:0结点的ans我存了0!!!
实现思路:
  1. 用一个栈存可以用的空结点。
  2. 标记正常维护
  3. 两个哨兵
  4. 注意空结点与哨兵的各项值,这是一个大坑点

其实也不难,写写就好了。。。


 

  1 #include<bits/stdc++.h>
  2 using namespace std;
  3 template <class _T> inline void read(_T &_x) {
  4     int _t; bool flag = false;
  5     while ((_t = getchar()) != '-' && (_t < '0' || _t > '9')) ;
  6     if (_t == '-') _t = getchar(), flag = true; _x = _t - '0';
  7     while ((_t = getchar()) >= '0' && _t <= '9') _x = _x * 10 + _t - '0';
  8     if (flag) _x = -_x;
  9 }
 10 const int inf = 1010000000; //0x3f3f3f3f;
 11 const int maxn = 500010;
 12 int root, f[maxn], ch[maxn][2], sz[maxn], v[maxn], sum[maxn], lx[maxn], rx[maxn], mx[maxn];
 13 int st[maxn], top;
 14 bool rev[maxn], tag[maxn];
 15 inline int newnode() {
 16     int cur = st[--top];
 17     f[cur] = ch[cur][0] = ch[cur][1] = mx[cur] = 0;
 18     sz[cur] = 1, v[cur] = sum[cur] = lx[cur] = rx[cur] = -inf;
 19     rev[cur] = tag[cur] = false;
 20     return cur;
 21 }
 22 void print(int rt) {
 23     if (!rt) return ;
 24     print(ch[rt][0]);
 25     printf("%d ", v[rt]);
 26     print(ch[rt][1]);
 27 }
 28 void Print() {
 29     print(root);
 30     puts("");
 31 }
 32 inline void update(int c) {
 33     if (!c) return ;
 34     sz[c] = sz[ch[c][0]] + sz[ch[c][1]] + 1;
 35     sum[c] = sum[ch[c][0]] + sum[ch[c][1]] + v[c];
 36     lx[c] = max(lx[ch[c][0]], sum[ch[c][0]] + v[c] + max(0, lx[ch[c][1]]));
 37     rx[c] = max(rx[ch[c][1]], sum[ch[c][1]] + v[c] + max(0, rx[ch[c][0]]));
 38     mx[c] = max(max(mx[ch[c][0]], mx[ch[c][1]]), v[c] + max(rx[ch[c][0]], 0) + max(lx[ch[c][1]], 0));
 39 }
 40 inline void rotate(int c) {
 41     int b = f[c], a = f[b], x = ch[b][1]==c;
 42     ch[b][x] = ch[c][x ^ 1], f[ch[b][x]] = b;
 43     ch[c][x ^ 1] = b, f[b] = c;
 44     if (a) ch[a][ch[a][1]==b] = c; else root = c;
 45     f[c] = a; update(b);
 46 }
 47 inline void rever(int c) {
 48     if (!c) return ;
 49     swap(ch[c][0], ch[c][1]);
 50     swap(lx[c], rx[c]);
 51     rev[c] ^= 1;
 52 }
 53 inline void replace(int c, int val) {
 54     if (!c) return ;
 55     v[c] = val, sum[c] = sz[c] * val;
 56     lx[c] = rx[c] = mx[c] = max(val, val * sz[c]);
 57     tag[c] = 1, rev[c] = 0;
 58 }
 59 inline void pushdown(int c) {
 60     if (rev[c]) {
 61         if (ch[c][0]) rever(ch[c][0]);
 62         if (ch[c][1]) rever(ch[c][1]);
 63         rev[c] = 0;
 64     }
 65     if (tag[c]) {
 66         if (ch[c][0]) replace(ch[c][0], v[c]);
 67         if (ch[c][1]) replace(ch[c][1], v[c]);
 68         tag[c] = 0;
 69     }
 70 }
 71 inline void pushpath(int c) {
 72     if (f[c]) pushpath(f[c]);
 73     pushdown(c);
 74 }
 75 inline int splay(int c, int a = 0) {
 76     pushpath(c);
 77     for (int b; (b = f[c]) != a; rotate(c)) if (f[b] != a)
 78         rotate((ch[f[b]][0]==b)==(ch[b][0]==c)?b:c);
 79     update(c);
 80     return c;
 81 }
 82 inline int find_kth(int rt, int k) {
 83     int ori = f[rt];
 84     do {
 85         pushdown(rt);
 86         if (k == sz[ch[rt][0]] + 1) break;
 87         if (k <= sz[ch[rt][0]]) rt = ch[rt][0];
 88         else k -= sz[ch[rt][0]] + 1, rt = ch[rt][1];
 89     } while (true);
 90     return splay(rt, ori);
 91 }
 92 int a[maxn];
 93 void build(int &rt, int l, int r, int fa) {
 94     int mid = (l + r) >> 1;
 95     rt = newnode(), f[rt] = fa, v[rt] = a[mid];
 96     if (l < mid) build(ch[rt][0], l, mid - 1, rt);
 97     if (r > mid) build(ch[rt][1], mid + 1, r, rt);
 98     update(rt);
 99 }
100 inline int Query(int l, int len) {
101     int x = find_kth(root, l);
102     int y = find_kth(ch[x][1], len + 1);
103     return sum[ch[y][0]];
104 }
105 inline void Insert(int l, int len) {
106     for (int i = 1; i <= len; ++i) read(a[i]);
107     int x = find_kth(root, l + 1);
108     int y = find_kth(ch[x][1], 1);
109     build(ch[y][0], 1, len, y);
110     update(y), update(x);
111 }
112 void erase(int rt) {
113     if (!rt) return ;
114     st[top++] = rt;
115     erase(ch[rt][0]), erase(ch[rt][1]);
116 }
117 inline void Delete(int l, int len) {
118     int x = find_kth(root, l);
119     int y = find_kth(ch[x][1], len + 1);
120     erase(ch[y][0]), ch[y][0] = 0;
121     update(y), update(x);
122 }
123 inline void Reverse(int l, int len) {
124     int x = find_kth(root, l);
125     int y = find_kth(ch[x][1], len + 1);
126     rever(ch[y][0]);
127     update(y), update(x);
128 }
129 inline void Replace(int l, int len, int val) {
130     int x = find_kth(root, l);
131     int y = find_kth(ch[x][1], len + 1);
132     replace(ch[y][0], val);
133     update(y), update(x);
134 }
135 int n, m;
136 int main() {
137     //freopen("1500.txt", "r", stdin);
138     //freopen(".out", "w", stdout);
139     lx[0] = rx[0] = mx[0] = -inf;
140     read(n), read(m);
141     for (int i = 1; i < maxn; ++i) st[top++] = i;
142     int X = root = newnode();
143     int Y = ch[X][1] = newnode();
144     f[Y] = X;
145     for (int i = 1; i <= n; ++i) read(a[i]);
146     build(ch[Y][0], 1, n, Y);
147     update(Y), update(X);
148     char op[20];
149     while (m--) {
150         int x, y, z;
151         scanf("%s", op);
152         switch (op[0]) {
153             case 'I':
154                 read(x), read(y);
155                 Insert(x, y);
156                 break;
157             case 'D':
158                 read(x), read(y);
159                 Delete(x, y);
160                 break;
161             case 'M':
162                 if (op[2] == 'K') {
163                     read(x), read(y), read(z);
164                     Replace(x, y, z);
165                 } else {
166                     printf("%d\n", mx[root]);
167                 }
168                 break;
169             case 'R':
170                 read(x), read(y);
171                 Reverse(x, y);
172                 break;
173             case 'G':
174                 read(x), read(y);
175                 if (y == 0) puts("0");
176                 else printf("%d\n", Query(x, y));
177                 break;
178         }
179     }
180     return 0;
181 }
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转载于:https://www.cnblogs.com/akhpl/p/6759781.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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