[luogu1801] 黑匣子_NOI导刊2010提高(06)

本文介绍了一种使用Treap(随机化二叉查找树)解决特定问题的方法,并对比了使用优先队列和Treap的性能差异。通过具体代码示例展示了Treap的插入、旋转等操作以及如何维护树的平衡。

传送门
照理来说很久很久以前就做过这个题(并且做过很多很多遍),但是从来没有写过…
于是趁这个机会学了Treap(好吧感觉就是对着蓝书抄了一遍不知道记住了多少),发现Treap比我想象中简单好多。然后正解是对顶堆吧。用优先队列不开O2和Treap根本没差多少啊0 0

Treap版
那个root[2]是最开始开了2e5的数组发现其实只用了root[1]

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=200002;
int n,m,a[N],u[N];
struct node{
	int r,v,s;
	node *ch[2];
	
	int cmp(int x){ return x>v; }
	
	node(int v):v(v) { ch[0]=ch[1]=NULL;r=rand();s=1; }
	
	void maintain(){
		s=1;
		if (ch[0]!=NULL) s+=ch[0]->s;
		if (ch[1]!=NULL) s+=ch[1]->s;
	}
};
node* root[2];

void read(int &x){
	char ch=getchar();x=0;int w=1;
	for(;ch<'0'||ch>'9';ch=getchar()) if (ch=='-') w=-1;
	for(;ch>='0'&&ch<='9';ch=getchar()) x=(x<<3)+(x<<1)+ch-'0';
	x*=w;
}

void rorate(node* &o,int d){
	node* k=o->ch[d^1];o->ch[d^1]=k->ch[d];k->ch[d]=o;
	o->maintain();k->maintain();o=k;
}

void add(int x,node* &o){
	if (o==NULL) o=new node(x);
	 else{
	 	int d=o->cmp(x);
	 	add(x,o->ch[d]);
	 	if (o->ch[d]->r>o->r) rorate(o,d^1);
	 }
	o->maintain();
}

int get(node* &o,int k){
//	if (o==NULL) return 0;
	int s=(o->ch[0]==NULL?0:o->ch[0]->s);
	if (k==s+1) return o->v;
	 else if (k<=s) return get(o->ch[0],k);
	  else return get(o->ch[1],k-s-1);
}

int main(){
	freopen("1.in","r",stdin);
	freopen("1.out","w",stdout);
	read(n);read(m);
	for(int i=1;i<=n;i++) read(a[i]);
	for(int i=1;i<=m;i++) read(u[i]);
	int j=1;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		add(a[i],root[1]);
		for(;u[j]==i;cout<<get(root[1],j)<<endl,j++);
	} 
	return 0;
}

然后是堆

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=200002;
int n,m,a[N],u[N];
priority_queue<int> h1;
priority_queue<int,vector<int>,greater<int> > h2;

void read(int &x){
	char ch=getchar();x=0;int w=1;
	for(;ch<'0'||ch>'9';ch=getchar()) if (ch=='-') w=-1;
	for(;ch>='0'&&ch<='9';ch=getchar()) x=(x<<3)+(x<<1)+ch-'0';
	x*=w;
}

int main(){
	freopen("1.in","r",stdin);
	freopen("1.out","w",stdout);
	read(n);read(m);
	for(int i=1;i<=n;i++) read(a[i]);
	for(int i=1;i<=m;i++) read(u[i]);
	int j=1;h1.push(-2e9-1);
	for(int i=1;i<=n;i++){
		if (a[i]<h1.top()) h2.push(h1.top()),h1.pop(),h1.push(a[i]);
		 else h2.push(a[i]);
		for(;u[j]==i;j++){
			int x=h2.top();
			cout<<x<<endl;
			h1.push(x);h2.pop();
		}
	}
	return 0;
}
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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