小Z的袜子(莫队)

本文介绍了一个有趣的概率问题:计算从指定范围内的袜子中随机抽取两只颜色相同的概率。通过使用数据结构和算法优化,实现高效的求解方法。

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小Z的袜子

Description

作为一个生活散漫的人,小Z每天早上都要耗费很久从一堆五颜六色的袜子中找出一双来穿。终于有一天,小Z再也无法忍受这恼人的找袜子过程,于是他决定听天由命……
  具体来说,小Z把这N只袜子从1到N编号,然后从编号L到R(L < R)的这R-L+1只袜子中随机抽出两只穿上。
  尽管小Z并不在意两只袜子是不是完整的一双,甚至不在意两只袜子是否一左一右,他却很在意袜子的颜色,毕竟穿两只不同色的袜子会很尴尬。
  你的任务便是告诉小Z,他有多大的概率抽到两只颜色相同的袜子。当然,小Z希望这个概率尽量高,所以他可能会询问多个(L,R)以方便自己选择。

Input

输入文件名为hose.in
  输入文件第一行包含两个正整数N和M。N为袜子的数量,M为小Z所提的询问的数量。
  接下来一行包含N个正整数Ci,其中Ci表示第i只袜子的颜色,相同的颜色用相同的数字表示。
  再接下来M行,每行两个正整数L,R表示一个询问。

Output

输出文件名为hose.out。
  输出文件包含M行,对于每个询问在一行中输出分数A/B表示从该询问的区间[L,R]中随机抽出两只袜子颜色相同的概率。若该概率为0则输出0/1,否则输出的A/B必须为最简分数。(详见样例)

Sample Input

6 4
1 2 3 3 3 2
2 6
1 3
3 5
1 6

Sample Output

2/5
0/1
1/1
4/15

Hint

【样例解释】

询问1:共C(5,2)=10种可能,其中抽出两个2有1种可能,抽出两个3有3种可能,概率为(1+3)/10=4/10=2/5。
  询问2:共C(3,2)=3种可能,无法抽到颜色相同的袜子,概率为0/3=0/1。
  询问3:共C(3,2)=3种可能,均为抽出两个3,概率为3/3=1/1。
  注:上述C(a, b)表示组合数,组合数C(a, b)等价于在a个不同的物品中选取b个的选取方案数。

【数据规模和约定】

30%的数据中 N,M ≤ 5000;
60%的数据中 N,M ≤ 25000;
100%的数据中 N,M ≤ 50000,1 ≤ L < R ≤ N,Ci ≤ N。

思路

对于每个询问,我们先存进来,然后直接排序(莫队基本操作)
对每个询问暴力的跳来跳去查找,存进ans数组就OK
注意输出为最简分数,除掉一个GCD

代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct Modui {
	int x,l,r;
	long long A,B;
} a[50005];
int n,m,i,unit,color[50005],qrt[50005];
long long sum[50005],ans;
long long GCD(long long a,long long b) {
	return b?GCD(b,a%b):a;
}
bool cmp(Modui a,Modui b) {
	return qrt[a.l]==qrt[b.l]?a.r<b.r:a.l<b.l;
}
bool CMP(Modui a,Modui b) {
	return a.x<b.x;
}
void Revise(int x,int add) {
	ans-=sum[color[x]]*sum[color[x]];
	sum[color[x]]+=add;
	ans+=sum[color[x]]*sum[color[x]];
}
int main() {
	scanf("%d%d",&n,&m);
	unit=sqrt(n);
	for(i=1; i<=n; ++i) {
		scanf("%d",&color[i]);
		qrt[i]=i/unit+1;
	}
	for(i=1; i<=m; ++i) {
		scanf("%d%d",&a[i].l,&a[i].r);
		a[i].x=i;
	}
	sort(a+1,a+m+1,cmp);
	int l=1,r=0;
	for(i=1; i<=m; ++i) {
		while(l<a[i].l)Revise(l,-1),++l;
		while(l>a[i].l)Revise(l-1,1),--l;
		while(r<a[i].r)Revise(r+1,1),++r;
		while(r>a[i].r)Revise(r,-1),--r;
		if(a[i].l==a[i].r) {
			a[i].A=0;
			a[i].B=1;
			continue;
		}
		a[i].A=ans-(a[i].r-a[i].l+1);
		a[i].B=1ll*(a[i].r-a[i].l+1)*(a[i].r-a[i].l);
		long long gcd=GCD(a[i].A,a[i].B);
		a[i].A/=gcd;
		a[i].B/=gcd;
	}
	sort(a+1,a+m+1,CMP);
	for(i=1; i<=m; ++i) {
		printf("%lld/%lld\n",a[i].A,a[i].B);
	}
	return 0;
}
内容概要:本文探讨了在MATLAB/SimuLink环境中进行三相STATCOM(静态同步补偿器)无功补偿的技术方法及其仿真过程。首先介绍了STATCOM作为无功功率补偿装置的工作原理,即通过调节交流电压的幅值和相位来实现对无功功率的有效管理。接着详细描述了在MATLAB/SimuLink平台下构建三相STATCOM仿真模型的具体步骤,包括创建新模型、添加电源和负载、搭建主电路、加入控制模块以及完成整个电路的连接。然后阐述了如何通过对STATCOM输出电压和电流的精确调控达到无功补偿的目的,并展示了具体的仿真结果分析方法,如读取仿真数据、提取关键参数、绘制无功功率变化曲线等。最后指出,这种技术可以显著提升电力系统的稳定性与电能质量,展望了STATCOM在未来的发展潜力。 适合人群:电气工程专业学生、从事电力系统相关工作的技术人员、希望深入了解无功补偿技术的研究人员。 使用场景及目标:适用于想要掌握MATLAB/SimuLink软件操作技能的人群,特别是那些专注于电力电子领域的从业者;旨在帮助他们学会建立复杂的电力系统仿真模型,以便更好地理解STATCOM的工作机制,进而优化实际项目中的无功补偿方案。 其他说明:文中提供的实例代码可以帮助读者直观地了解如何从零开始构建一个完整的三相STATCOM仿真环境,并通过图形化的方式展示无功补偿的效果,便于进一步的学习与研究。
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