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)

主席树实现区间第K大

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
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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