AcWing249 蒲公英 分块

蒲公英(区间众数)

题意

区间众数,不带修改,强制在线(否则可以莫队)。如果两个数出现次数一样多,输出较小的数。

解法

分块。首先,一段区间的众数的候选答案一定是大块的众数或者小块的每一个数,先预处理出大块的众数,这样候选答案的范围就缩小到了 n \sqrt n n 个,然后每个再询问区间内出现的次数,维护答案即可。

  • 预处理大块的众数暴力就可以了,左端点是每一个大块的左端点,然后向右扫过去就可以了。由于左端点只有 n \sqrt n n 个,所以这部分的时间复杂度为 O ( n n ) O(n \sqrt n) O(nn )
  • 然后还需要维护区间内出现的次数,首先离散化,把数的范围缩小到 [ 1 , n ] [1,n] [1,n] ,然后记录每一个数出现的位置,那么要查询 [ l , r ] [l,r] [l,r] 区间内这个数的出现次数,只需要 u p p e r b o u n d ( r ) − l o w e r b o u n d ( l ) upperbound_(r)-lowerbound(l) upperbound(r)lowerbound(l) 即可,这样查询的复杂度为 O ( l o g n ) O(logn) O(logn) ,候选答案只有 n \sqrt n n 个,有 q q q 次查询,那么查询的复杂度就是 O ( q n l o g n ) O(q\sqrt n logn) O(qn logn)

但是这样做这题是无法通过所有测试点的,考虑优化查询部分,可以预处理每个数在所有块中出现次数的前缀 O ( n n ) O(n \sqrt n) O(nn ),差分求出现次数,可以去掉log,时间复杂度为 O ( n n ) O(n\sqrt n) O(nn )

这样比较难写,可以尝试玄学优化,比如修改块的大小,把块的大小修改为 n m l o g 2 n \frac{n}{\sqrt{mlog_2n}} mlog2n n,这题也可以卡过去。

代码
#pragma region
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <map>
#include <queue>
#include <set>
#include <stack>
#include <string>
#include <vector>
using namespace std;
typedef long long ll;
#define rep(i, a, n) for (int i = a; i <= n; ++i)
#define per(i, a, n) for (int i = n; i >= a; --i)
namespace fastIO {
#define BUF_SIZE 100000
#define OUT_SIZE 100000
//fread->R
bool IOerror = 0;
//inline char nc(){char ch=getchar();if(ch==-1)IOerror=1;return ch;}
inline char nc() {
    static char buf[BUF_SIZE], *p1 = buf + BUF_SIZE, *pend = buf + BUF_SIZE;
    if (p1 == pend) {
        p1 = buf;
        pend = buf + fread(buf, 1, BUF_SIZE, stdin);
        if (pend == p1) {
            IOerror = 1;
            return -1;
        }
    }
    return *p1++;
}
inline bool blank(char ch) { return ch == ' ' || ch == '\n' || ch == '\r' || ch == '\t'; }
template <class T>
inline bool R(T &x) {
    bool sign = 0;
    char ch = nc();
    x = 0;
    for (; blank(ch); ch = nc())
        ;
    if (IOerror)
        return false;
    if (ch == '-')
        sign = 1, ch = nc();
    for (; ch >= '0' && ch <= '9'; ch = nc())
        x = x * 10 + ch - '0';
    if (sign)
        x = -x;
    return true;
}
inline bool R(double &x) {
    bool sign = 0;
    char ch = nc();
    x = 0;
    for (; blank(ch); ch = nc())
        ;
    if (IOerror)
        return false;
    if (ch == '-')
        sign = 1, ch = nc();
    for (; ch >= '0' && ch <= '9'; ch = nc())
        x = x * 10 + ch - '0';
    if (ch == '.') {
        double tmp = 1;
        ch = nc();
        for (; ch >= '0' && ch <= '9'; ch = nc())
            tmp /= 10.0, x += tmp * (ch - '0');
    }
    if (sign)
        x = -x;
    return true;
}
inline bool R(char *s) {
    char ch = nc();
    for (; blank(ch); ch = nc())
        ;
    if (IOerror)
        return false;
    for (; !blank(ch) && !IOerror; ch = nc())
        *s++ = ch;
    *s = 0;
    return true;
}
inline bool R(char &c) {
    c = nc();
    if (IOerror) {
        c = -1;
        return false;
    }
    return true;
}
template <class T, class... U>
bool R(T &h, U &... tmp) { return R(h) && R(tmp...); }
#undef OUT_SIZE
#undef BUF_SIZE
};  // namespace fastIO
using namespace fastIO;
template <class T>
void _W(const T &x) { cout << x; }
void _W(const int &x) { printf("%d", x); }
void _W(const int64_t &x) { printf("%lld", x); }
void _W(const double &x) { printf("%.16f", x); }
void _W(const char &x) { putchar(x); }
void _W(const char *x) { printf("%s", x); }
template <class T, class U>
void _W(const pair<T, U> &x) { _W(x.F), putchar(' '), _W(x.S); }
template <class T>
void _W(const vector<T> &x) {
    for (auto i = x.begin(); i != x.end(); _W(*i++))
        if (i != x.cbegin()) putchar(' ');
}
void W() {}
template <class T, class... U>
void W(const T &head, const U &... tail) { _W(head), putchar(sizeof...(tail) ? ' ' : '\n'), W(tail...); }
#pragma endregion
//https://www.acwing.com/problem/content/251/
//区间众数 强制在线分块做法
const int maxn = 1e5 + 5;
const int maxb = 1005;
int n, q, B, a[maxn], b[maxn];
int cnt[maxn], ans[maxb][maxb];  //候选答案
vector<int> pos[maxn];
inline int getcnt(const int &l, const int &r, const int &x) {
    return upper_bound(pos[x].begin(), pos[x].end(), r) - lower_bound(pos[x].begin(), pos[x].end(), l);
}
int query(int l, int r) {
    int idl = l / B, idr = r / B;
    int num = 0x3f3f3f3f, cnum = 0;
    if (idl == idr) {
        rep(i, l, r) {
            int tmp = getcnt(l, r, a[i]);
            if (tmp > cnum || (tmp == cnum && a[i] < num)) num = a[i], cnum = tmp;
        }
    } else {
        num = ans[idl + 1][idr - 1], cnum = getcnt(l, r, num);
        rep(i, l, (idl + 1) * B - 1) {
            int tmp = getcnt(l, r, a[i]);
            if (tmp > cnum || (tmp == cnum && a[i] < num)) num = a[i], cnum = tmp;
        }
        rep(i, idr * B, r) {
            int tmp = getcnt(l, r, a[i]);
            if (tmp > cnum || (tmp == cnum && a[i] < num)) num = a[i], cnum = tmp;
        }
    }
    return b[num];
}
int main() {
    R(n, q);
    if (n >= 1000)
        B = max(1, (int)(n / sqrt(q * log2(n))));
    else
        B = sqrt(n);
    rep(i, 1, n) R(a[i]);
    memcpy(b, a, sizeof(b));
    sort(b + 1, b + 1 + n);
    int len = unique(b + 1, b + 1 + n) - b - 1;
    rep(i, 1, n) {
        a[i] = lower_bound(b + 1, b + 1 + len, a[i]) - b;  //b[a[i]]
        pos[a[i]].push_back(i);
    }

    for (int l = B; l <= n; l += B) {
        memset(cnt, 0, sizeof(cnt));
        int tmp = 0;
        rep(i, l, n) {
            ++cnt[a[i]];
            if (cnt[a[i]] > cnt[tmp] || (cnt[a[i]] == cnt[tmp] && a[i] < tmp)) tmp = a[i];
            if (i / B * B + B - 1 == i || i == n) ans[l / B][i / B] = tmp;
        }
    }

    int last = 0;
    while (q--) {
        int l, r;
        R(l, r);
        l = (l + last - 1) % n + 1;
        r = (r + last - 1) % n + 1;
        if (l > r) swap(l, r);
        last = query(l, r);
        W(last);
    }
}
<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值