poj2528 Mayor's posters 线段树 离散化

本文深入探讨了一种基于区间颜色覆盖的算法实现,通过维护节点下的颜色种类,解决从上往下看到的瓷砖种类数问题。文章详细介绍了使用离散化处理、线段树和更新查询操作的具体步骤,同时分享了在实际编程中遇到的数据处理技巧。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题意:铺瓷砖 后面的覆盖前面的 求最后从上往下看到几种瓷砖

discuss里的数据是符合题意的 但是数据有问题 离散化加点就错 不加才对

离散化的时候是用map存hash值还是用二分去找是需要根据数据范围来考虑的

#include <vector>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <set>
#include <cstring>
#include <map>
using namespace std;
const int N=1e6;
///区间颜色覆盖 求最后最上面能看到几种颜色
///维护每个节点下的颜色种类
struct Node{
    int l,r,val;
}segTree[5*N];
struct Line{
    int x,y;
    Line(int _x=0,int _y=0){x=_x;y=_y;}
}L[100000];
inline int lson(int x){return x<<1;}
inline int rson(int x){return lson(x)|1;}
void build(int t,int l,int r)
{
    segTree[t].l=l;
    segTree[t].r=r;
    segTree[t].val=-1;
    if(l==r)
        return;
    int mid=(l+r)>>1;
    build(lson(t),l,mid);
    build(rson(t),mid+1,r);
}
inline void pushdown(int t)
{
    segTree[lson(t)].val=segTree[t].val;
    segTree[rson(t)].val=segTree[t].val;
}
void update(int t,int s,int e,int c)
{
    int l=segTree[t].l;
    int r=segTree[t].r;
    if(l>=s&&r<=e)
    {
        segTree[t].val=c;
        return;
    }
    if(segTree[t].val!=-1)
    {
        pushdown(t);
    }
    int mid=(l+r)>>1;
    if(e<=mid)
    {
        update(lson(t),s,e,c);
    }
    else if(s>mid)
    {
        update(rson(t),s,e,c);
    }
    else
    {
        update(lson(t),s,mid,c);
        update(rson(t),mid+1,e,c);
    }
    segTree[t].val=-1;
}
set<int>s;
void query(int t,int l,int r)
{
    if(segTree[t].val!=-1)
    {
        s.insert(segTree[t].val);
        return;
    }
    if(l==r)return;
    int mid=(l+r)>>1;
    query(lson(t),l,mid);
    query(rson(t),mid+1,r);
}
int main()
{
//    ios::sync_with_stdio(false);
//    cin.tie(0);cout.tie(0);
    int T,n,x,y,ans;
//    cin>>T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        scanf("%d",&n);
        vector<int>v;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
//            cin>>x>>y;
            scanf("%d%d",&x,&y);
            L[i]=Line(x,y);
            v.push_back(x);
            v.push_back(y);
        }
        sort(v.begin(),v.end());
        unique(v.begin(),v.end());
        int sz=v.size();
//        for(int i=1;i<sz;i++)加了就wa 去了就ac了
//        {
//            if(v[i]-v[i-1]>1)
//                v.push_back(v[i-1]+1);
//        }
//        sort(v.begin(),v.end());
//        sz=v.size();
        build(1,1,sz);
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            x=lower_bound(v.begin(),v.end(),L[i].x)-v.begin()+1;
            y=lower_bound(v.begin(),v.end(),L[i].y)-v.begin()+1;
            update(1,x,y,i);
        }
        query(1,1,sz);
//        set<int>::iterator it;
//        cout<<endl;
//        for(it=s.begin();it!=s.end();++it){
//            cout<<*it<<endl;
//        }
//        cout<<endl;
        ans=s.size();
        s.clear();
        printf("%d\n",ans);
//        cout<<ans<<endl;
    }
    return 0;
}
/*
3
5 6
4 5
6 8
*/

 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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