SPOJ GSS1(线段树)

本文介绍了一种使用线段树解决最大连续子序列和问题的方法,通过预处理和递归查询,实现了高效求解指定范围内最大连续子序列和的功能。文章详细解释了线段树的构建和查询过程,并提供了完整的AC代码。

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You are given a sequence A[1], A[2], …, A[N] . ( |A[i]| ≤ 15007 , 1 ≤ N ≤ 50000 ). A query is defined as follows:
Query(x,y) = Max { a[i]+a[i+1]+…+a[j] ; x ≤ i ≤ j ≤ y }.
Given M queries, your program must output the results of these queries.

Input
The first line of the input file contains the integer N.
In the second line, N numbers follow.
The third line contains the integer M.
M lines follow, where line i contains 2 numbers xi and yi.
Output
Your program should output the results of the M queries, one query per line.

Sample Input
3
-1 2 3
1
1 2
Sample Output
2
题意:给你一个序列,每次给你一个范围,找到这个范围内的最大连续子序列和,直接每次都暴力求特点范围的话,会T
看了题解后才知道要用线段树,太神奇了
借用一下队友发的解释
在这里插入图片描述
本人把从左端开始的:ll
右端开始的:rr
区间最大连续和:you
左子节点 lrt,由子节点 rrt
ac代码

#include <iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<string>
#include<math.h>
#include<iomanip>
using namespace std;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int N = 5e4 + 5;
int p[N];
struct node
{
	int rr, ll, sum, you;
}tree[N * 4];

void built(int l, int r, int rt)
{
	if (l == r)
	{
		tree[rt].rr = p[l];
		tree[rt].ll = p[l];
		tree[rt].sum = p[l];
		tree[rt].you = p[l];
		return;
	}
	int m = (l + r) >> 1;
	built(l, m, rt << 1);
	built(m + 1, r, rt << 1 | 1);
	int rrt = rt << 1;
	int lrt = rt << 1 | 1;
	tree[rt].ll = max(tree[rrt].ll, tree[rrt].sum + tree[lrt].ll);
	tree[rt].rr = max(tree[lrt].rr, tree[lrt].sum + tree[rrt].rr);
	tree[rt].sum = tree[rrt].sum + tree[lrt].sum;
	tree[rt].you = max(max(tree[rrt].you, tree[lrt].you), tree[rrt].rr + tree[lrt].ll);
}
node query(int L, int R, int l, int r, int rt)
{
	if (L <= l && R >= r)
	{
		return tree[rt];
	}int m = (r + l) >> 1;
	node aa, bb, cc;
	if (L <= m)aa = query(L, R, l, m, rt << 1);
	else aa.ll = aa.rr = aa.you = -INF,aa.sum=0;
	if (R > m)bb = query(L, R, m + 1, r, rt << 1 | 1);
	else bb.ll = bb.rr = bb.you =-INF,bb.sum=0;
	cc.ll = max(aa.ll, aa.sum + bb.ll);
	cc.rr = max(bb.rr, aa.rr + bb.sum);
	cc.sum = aa.sum + bb.sum;
	cc.you = max(max(aa.you, bb.you), aa.rr + bb.ll);
	//cout << cc.ll << " " << cc.rr << " " << cc.sum << " " << cc.you<<endl;
	return cc;
}
int main()
{
	int n;
	cin >> n;
	for (int i = 1; i <= n; i++)
	{
		scanf("%d", &p[i]);
	}
	int m,x,y;
	built(1, n, 1);
	scanf("%d", &m);
	for (int i = 1; i <= m; i++)
	{
		scanf("%d%d", &x, &y);
		printf("%d\n", query(x, y, 1, n, 1).you);
	}
}在这里插入代码片
内容概要:本文档介绍了Intel oneAPI工具集及其行业倡议,旨在提供跨架构编程解决方案,支持加速计算并打破专有锁定。oneAPI允许开发者选择最佳硬件加速技术,实现跨CPU、GPU、FPGA及其他加速器的性能优化。它兼容多种编程语言和模型(如C++、Python、SYCL、OpenMP等),并通过开放标准确保未来兼容性和代码重用。文档详细描述了oneAPI工具包的功能,包括渲染、高性能计算(HPC)、物联网(IoT)、AI分析等领域的应用。此外,还介绍了DPC++(数据并行C++)编程语言及其在不同硬件架构上的执行方式,以及Intel提供的各种优化库和分析工具,如Intel MKL、IPP、VTune Profiler等。最后,通过实际案例展示了oneAPI在医疗成像和超声产品中的成功应用。 适合人群:软件开发人员、硬件工程师、系统架构师、OEM/ODM厂商、ISV合作伙伴,特别是那些需要在多种硬件平台上进行高效编程和性能优化的专业人士。 使用场景及目标:①为跨架构编程提供统一的编程模型,简化多硬件平台的应用开发;②利用开放标准和工具集,提高代码可移植性和重用性;③通过优化编译器和技术库,提升应用程序的性能表现;④借助分析和调试工具,快速识别并解决性能瓶颈。 其他说明:Intel oneAPI工具集不仅支持现有编程语言和模型,还提供了强大的中间件和框架支持,适用于多样化的应用负载需求。开发者可以通过Intel DevCloud获取实际操作经验,同时利用DPC++兼容性工具将现有CUDA代码迁移到SYCL环境。此外,文档还提供了详细的性能优化指南和未来产品路线图,帮助用户更好地规划技术演进路径。
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