2020牛客NOIP赛前集训提高组#5-C-经典字符串问题(主席树,权值线段树)

题目描述

在这里插入图片描述

样例

input:
5 1
1 5 3 4 2
1 3 2
output:
3

分析

静态区间第k大,用主席树。在一般的线段树中,查找整段的第k大的数,可以用权值线段树。
在这里插入图片描述
然后在主席树中,要求一段区间l,rl,rl,r的第k大,只要用前缀和的思想,对于每一层,只要将kkklvr+1−lvllv_{r+1}-lv_llvr+1lvl比较,并相减就可以了,其他操作一样。

然后解决最后一个问题:字典序。
可以先用string读入,然后sort先排好,在用一个数组将其大小离散化成数字就可以了。
注意如果用cin和puts(因为有-1的情况,很多人喜欢直接puts),千万要注意,不要取消同步流

代码

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
using namespace std;
const int MAXN=1e5+10;
struct node
Nano-ESG数据资源库的构建基于2023初至2024秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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