线段树题型2

Color the ball

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Problem Description
N个气球排成一排,从左到右依次编号为1,2,3....N.每次给定2个整数a b(a <= b),lele便为骑上他的“小飞鸽"牌电动车从气球a开始到气球b依次给每个气球涂一次颜色。但是N次以后lele已经忘记了第I个气球已经涂过几次颜色了,你能帮他算出每个气球被涂过几次颜色吗?
 

Input
每个测试实例第一行为一个整数N,(N <= 100000).接下来的N行,每行包括2个整数a b(1 <= a <= b <= N)。
当N = 0,输入结束。
 

Output
每个测试实例输出一行,包括N个整数,第I个数代表第I个气球总共被涂色的次数。
 

Sample Input
3 1 1 2 2 3 3 3 1 1 1 2 1 3 0
 

Sample Output
1 1 1 3 2 1 代码:

#include<stdio.h>

#include<string.h>

#include<stdlib.h>

struct comp

{    

int l,r,mid,x;

}data[400010];

int first;

void bulid(int l,int r,int k)//建树;

{

    data[k].l=l;

    data[k].r=r;

    data[k].mid=(l+r)/2;

    data[k].x=0;    if(l==r)        return ;

    bulid(l,data[k].mid,2*k);

    bulid(data[k].mid+1,r,2*k+1);

}

void updata(int l,int r,int k)

{    if(data[k].l==l&&data[k].r==r)//如果需要涂色的区间等于该区间,区间内每个气球的涂色次数加1;

    {

        data[k].x++;       

 return ;

}   

 if(r<=data[k].mid)

        updata(l,r,2*k);   

 else if(l>data[k].mid)

        updata(l,r,2*k+1);    

else    {

        updata(l,data[k].mid,2*k);

        updata(data[k].mid+1,r,2*k+1);

    }

}

void search(int k)

{    if(data[k].l==data[k].r)//一个叶子节点,没有下一层了直接输出

    {        if(!first)

            printf("%d",data[k].x);//输出的第一个数前面没有空格; 

           else

            printf(" %d",data[k].x);

        first=1;        return ;

    }

    data[2*k].x+=data[k].x;//把上一层涂的次数加到下一层上,一直更新到叶子节点

    data[2*k+1].x+=data[k].x;

    search(2*k);

    search(2*k+1);

}

int main()

{    int i,n,a,b;    while(scanf("%d",&n),n)

    {

        bulid(1,n,1);        for(i=1;i<=n;i++)

        {

            scanf("%d%d",&a,&b);

            updata(a,b,1);

        }

        first=0;

        search(1);

        printf("\n");

    }    return 0;

}

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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