主席树套路小结

本文介绍了主席树在多种问题中的应用技巧,包括树上路径第K大、子区间第K小等问题,并通过具体实例展示了如何利用主席树解决这些复杂的数据结构问题。

主席树小结

前言

特别基础的就不说了,自己\(Baidu\)
直接上套路好了。
\(P.s\)\(YL\)的主席树总结这里出门左转:戳我

一.树上路径第K大

考虑固定一个点为根,然后从上往下建值域主席树。
每个点\(u\)的主席树从它的父亲\(fa_u\)转移过来。
查询:
类似求\(LCA\)的方法,但注意要保留\(LCA\)这个点:
\[E_{<u,v>} = Tree_u + Tree_v - Tree_{lca} - Tree_{fa(lca)}\]
直接四个主席树加加减减即可。
实例题目:BZOJ2588 Count on a treeSDOI2013 森林

二.子段、子区间第K小

把找第\(K\)(大/小)子区间转化为找第\(K\)(小/大)前缀。
不解释直接给题目。
实例题目:NOI2010 超级钢琴

三.局部修改(无后效性)操作

注意到主席树维护的是前缀。
所以有些修改利用这个性质可以暴力修改。

例题:G. Can Bash Save the Day?
题目大意:
给定一棵\(n\)个节点的树和一个排列A,有两种操作:
%%% \(1\ x\ \\):交换\(A_x , A_{x+1}\)
%%% \(2\ l\ r\ v\ \\):求\(\sum_{i=l}^r dist(A_i , v)\)
强制在线。

首先求第二问的那个套路大家都会吧,不会见HNOI2015 开店这道题。
注意到主席树是维护的前缀,
交换\(A_x\)\(A_{x+1}\)其实只有第\(x\)棵主席树\(Tree_x\)变化了。
重新\(Copy\)一下\(root_{x-1}\),然后暴力重建即可。 代码戳我

四.有关区间不重复个数的问题

关于区间不重复数的个数可以用主席树做。
不要维护值域,而应该要维护位置。

例题:
一共\(Q\)次询问,每次询问\([l,r]\)中不重复的数的个数。

从前往后一个一个数加。
如果这个数在之前出现了,并且出现位置为\(p\),那么在那个位置-1。
然后在当前位置+1即可。
很好理解,出现在后面肯定是更优秀的!
查询\([l,r]\)时,就是查询\(Tree_r\)\([l,r]\)区间内的和(只查一棵主席树!)。
实例题目:SP3267 DQUERY D-queryCF813E Army Creation
其中第二题的代码见这里:戳我

五.二分后的0/1转换套路

0/1的套路同HEOI2016 排序
二分一个答案,然后把大于它的设为1,小于它的设为0或-1。
然后各种线段树搞事情(如最大子段和等)来进行\(check\)
主席树的作用主要是优化转化0/1这个过程。
把所有数按照大小\(sort\)一遍(记录原位置)。
然后 从小到大/从大到小 依次加入数字,每次把对应位置的数变为-1/0/1。
具体的 初始化 和 加入顺序 依题目而定,需要仔细分析。
这个强烈推荐去看一下这两个题目:
实例题目:CF484E Sign on Fence , 国家集训队 middle
这两题的代码看这里:戳我 ;

六.主席树维护一次函数

例题
\(n*m\)的矩阵,初始权值都为\(0\)
首先会有\(d\)个修改操作形如:
\([\ (x_1,y_1,x_2,y_2)\)\(V\ ]\),把这个范围内的方格的权值+\(V\)
在修改结束后,会有\(Q\)个询问,
每次询问一个矩阵\((x_1,y_1,x_2,y_2)\)内的权值和。
数据范围:\(n,m\leq 10^8\) ; \(d\leq 4*10^4\) ; \(Q\leq 10^5\) ; 答案对\(2^{64}\)取模。

首先取模\(2^{64}\)直接开\(unsigned\ long\ long\)自然溢出即可。
主席树维护一次函数.......
首先对每一个\(y\)坐标建立一棵主席树,每一棵主席树下标维护\(x\)坐标。
一次函数是什么意思呢?
显然,每一列(\(x\)坐标)的权值前缀和是一个关于\(y\)坐标的分段一次函数
一次函数具有可加性。
所以假设我们可以维护这个一次函数,
那么每次查询的答案就是\(\sum_{x=x_1}^{x_2} [\ \ f(y2)_x - f(y_1-1)_x\ \ ]\)
\(y\)坐标离散化,\(x\)坐标直接动态开点。
考虑修改,设修改的\(y\)坐标为\([l,r]\),所加权值为\(V\)
对于斜率的拔高,我们可以列出方程:
\(\Delta k*l + \Delta b = V\)
\(\Delta k*r + \Delta b = V(r-l+1)\)
就是对应这两个点增长了多少,解得:\(\Delta k = V , \Delta b = V(1-l)\)
所以对应的在第\(l\)棵主席树上加上\(\Delta k\)\(\Delta b\)
\(r+1\)的位置上斜率恢复正常,截距增高,对应到 这个点的前缀和增长量 有:
\((\Delta k + k')(r+1) + (\Delta b + b') = (r-l+1)V\)
\((\Delta k + k') = 0\)
解得:\(k' = -\Delta k , b' = -rV\)
在第\(r+1\)棵线段树上加上\(k'\)\(b'\),使得斜率恢复正常。
查询的时候直接把\(y_1,y_2\)带入对应的主席树中算出前缀和,然后作差即可。
实现代码:戳我

转载于:https://www.cnblogs.com/GuessYCB/p/8710754.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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