hdu 1566 Color the ball

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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
 

Author
8600
 

我用的是树状数组,以前都是计算从1到i的和,这次是i到n的和。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int ma=1e5+5;
int n,a[ma];
int lowbit(int i)
{
    return i&(-i);
}
void update(int i,int val)
{
    while(i>0)
    {
        a[i]+=val;
        i-=lowbit(i);
    }
}
int sum(int i)
{
    int re=0;
    while(i<=n)
    {
        re+=a[i];
        i+=lowbit(i);
    }
    return re;
}
int main()
{
    while(scanf("%d",&n),n)
    {
        memset(a,0,sizeof(a));
        int x,y;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d%d",&x,&y);
            update(x-1,-1);
            update(y,1);
        }
        for(int i=1;i<n;i++)
            printf("%d ",sum(i));
        printf("%d\n",sum(n));
    }
    return 0;
}





内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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