A Simple Problem with Integers 线段树 区间更新

本文介绍了一种高效处理区间更新和查询的方法,通过使用懒惰标记优化区间操作的算法实现。该方法适用于需要频繁对区间进行更新和求和操作的问题场景。

题目:

You have N integers, A1, A2, ... , AN. You need to deal with two kinds of operations. One type of operation is to add some given number to each number in a given interval. The other is to ask for the sum of numbers in a given interval.

输入:

The first line contains two numbers N and Q. 1 ≤ N,Q ≤ 100000.
The second line contains N numbers, the initial values of A1, A2, ... , AN. -1000000000 ≤ Ai ≤ 1000000000.
Each of the next Q lines represents an operation.
"C a b c" means adding c to each of AaAa+1, ... , Ab. -10000 ≤ c ≤ 10000.
"Q a b" means querying the sum of AaAa+1, ... , Ab.

输出:

You need to answer all Q commands in order. One answer in a line.

样例输入:

10 5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Q 4 4
Q 1 10
Q 2 4
C 3 6 3
Q 2 4

样例输出:

4
55
9
15

 

给出n个数,有两种操作,区间更新(对在区间内的每个数都加上相同的数)和区间查询,比起单点更新来多了一个懒惰标记.

标记的含义:

本节点的统计信息已经根据标记更新过了,但是本节点的子节点仍需要进行更新。

即,如果要给一个区间的所有值都加上1,那么,实际上并没有给这个区间的所有值都加上1,而是打个标记,记下来,这个节点所包含的区间需要加1.打上标记后,要根据标记更新本节点的统计信息,比如,如果本节点维护的是区间和,而本节点包含5个数,那么,打上+1的标记之后,要给本节点维护的和+5。这是向下延迟修改,但是向上显示的信息是修改以后的信息,所以查询的时候可以得到正确的结果。有的标记之间会相互影响,所以比较简单的做法是,每递归到一个区间,首先下推标记(若本节点有标记,就下推标记),然后再打上新的标记,这样仍然每个区间操作的复杂度是O(log2(n))。(来自https://www.cnblogs.com/AC-King/p/7789013.html

 

AC代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <string>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cmath>
using namespace std;
const int maxn=100005;
long long  sum[maxn<<2];
long long  a[maxn];
long long  Add[maxn<<2];//懒惰标记
void pushup(int rt)
{
    sum[rt]=sum[rt<<1]+sum[rt<<1|1];
}
void build(int l,int r,int rt)
{
    if(l==r)
    {
        sum[rt]=(long long)a[l];
        Add[rt]=0;
        return ;
    }
    int m=(l+r)>>1;
    build(l,m,rt<<1);
    build(m+1,r,rt<<1|1);
    pushup(rt);
}
void pushdown(int rt,int ln,int rn)//下推标记
{
    if(Add[rt])
    {
        Add[rt<<1]+=Add[rt];
        Add[rt<<1|1]+=Add[rt];
        sum[rt<<1]+=Add[rt]*ln;
        sum[rt<<1|1]+=Add[rt]*rn;
        Add[rt]=0;
    }
}
void update(int L,int R,int C,int l,int r ,int rt)//区间更新
{
    if(L<=l&&r<=R)
    {
        sum[rt]+=C*(r-l+1);
        Add[rt]+=C;
        return ;
    }
    int m=(l+r)>>1;
    pushdown(rt,m-l+1,r-m);
    if(L<=m) update(L,R,C,l,m,rt<<1);
    if(R>m)update(L,R,C,m+1,r,rt<<1|1);
    pushup(rt);
}
long long  Query(int L,int R,int l,int r,int rt)
{
    if(L<=l&&r<=R)
    {
        return sum[rt];
    }
    int m=(l+r)>>1;
    pushdown(rt,m-l+1,r-m);
    long long ans=0;
    if(L<=m) ans+=Query(L,R,l,m,rt<<1);
    if(R>m)  ans+=Query(L,R,m+1,r,rt<<1|1);
    return ans;
}
int main()
{
    int n,q;
    while(scanf("%d%d",&n,&q)!=EOF)
    {
    for(int i=1;i<=n;i++)//如果用scanf输入注意格式,longlong的不要用%d来输入。。。
        cin>>a[i];
    build(1,n,1);
    char ch;
    for(int i=1;i<=q;i++)
    {
        cin>>ch;
        int a,b,c;
        if(ch=='Q')
        {
            cin>>a>>b;
            long long ans=Query(a,b,1,n,1);
            cout<<ans<<endl;
        }
        else if(ch=='C')
        {
            cin>>a>>b>>c;
            update(a,b,c,1,n,1);
        }
    }
    }
    return 0;
}

 

内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
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