[HDU 5086] Revenge of Segment Tree (前缀和)

本文介绍了一种解决HDU5086题目中所有连续区间和的有效算法。通过计算两次前缀和并利用特定公式,快速得出答案。代码实现使用C++完成。

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HDU 5086


题意

给出一段序列,求所有连续区间和。


题解

求两次前缀和sum[], sum2[],答案就是total[sum[i]*i - sum2[i-1]]。

代码
#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
using namespace std;
typedef long long lint;
const lint mod = 1000000007;
#define maxn (447777)
int a[maxn];
lint sum[maxn], sum2[maxn];
int main()
{
    int T;
    cin >> T;
    while(T--)
    {
        int N;
        cin >> N;
        for(int i = 0; i <= N; i++)
            sum[i] = sum2[i] = d[i] = 0;
        for(int i = 1; i <= N; i++)
            scanf("%d", &a[i]);
        sum[1] = a[1];
        for(int i = 2; i <= N; i++)
        {
            sum[i] += a[i] + sum[i-1];
            sum[i] %= mod;
        }
        sum2[1] = sum[1];
        for(int i = 2; i <= N; i++)
        {
            sum2[i] += sum[i] + sum2[i-1];
            sum2[i] %= mod;
        }
        lint o = a[1];
        for(int i = 2; i <= N; i++)
        {
            o += ((sum[i] * i) % mod + mod - sum2[i-1]) % mod;
            o %= mod;
        }
        cout << o << endl;
    }
    return 0;
}
基于C2000 DSP的电力电子、电机驱动和数字滤波器的仿真模型构建及其C代码实现方法。首先,在MATLAB/Simulink环境中创建电力电子系统的仿真模型,如三相逆变器,重点讨论了PWM生成模块中死区时间的设置及其对输出波形的影响。接着,深入探讨了C2000 DSP内部各关键模块(如ADC、DAC、PWM定时器)的具体配置步骤,特别是EPWM模块采用上下计数模式以确保对称波形的生成。此外,还讲解了数字滤波器的设计流程,从MATLAB中的参数设定到最终转换为适用于嵌入式系统的高效C代码。文中强调了硬件在环(HIL)和支持快速原型设计(RCP)的重要性,并分享了一些实际项目中常见的陷阱及解决方案,如PCB布局不当导致的ADC采样异常等问题。最后,针对中断服务程序(ISR)提出了优化建议,避免因ISR执行时间过长而引起的系统不稳定现象。 适合人群:从事电力电子、电机控制系统开发的技术人员,尤其是那些希望深入了解C2000 DSP应用细节的研发工程师。 使用场景及目标:①掌握利用MATLAB/Simulink进行电力电子设备仿真的技巧;②学会正确配置C2000 DSP的各项外设资源;③能够独立完成从理论设计到实际产品落地全过程中的各个环节,包括但不限于数字滤波器设计、PWM信号生成、ADC采样同步等。 其他说明:文中提供了大量实用的代码片段和技术提示,帮助读者更好地理解和实践相关知识点。同时,也提到了一些常见错误案例,有助于开发者规避潜在风险。
### HDU OJ 2610 和 2611 题目差异对比 #### 题目背景与描述 HDU OJ 平台上的第2610题和第2611题均属于算法挑战类题目,旨在测试参赛者的编程能力和逻辑思维能力。然而两道题目在具体的要求、输入输出格式以及解法复杂度方面存在显著不同。 对于第2610题《Bone Collector》,这是一个经典的背包问题变种案例[^1]。题目设定为收集骨头,在给定容量下最大化所获得的价值总和。该问题通常通过动态规划方法求解,时间复杂度相对较低,适合初学者理解和掌握基础的优化技巧。 而第2611题《Pick Apples》则涉及到更复杂的图论概念——最短路径寻找。在这个场景中,参与者扮演的角色需要在一个由节点组成的果园地图内移动来采摘苹果,并返回起点位置使得摘得果实数量最多的同时行走距离最小化。此类问题往往借助Dijkstra或Floyd-Warshall等经典算法实现高效处理方案的设计[^2]。 #### 输入输出样例分析 - **2610 Bone Collector** 输入部分提供了若干组数据集,每组包含两个整数n(物品数目)和v(背包体积),随后给出各物品的具体重量wi及其对应价值vi。最终程序需输出能够装载的最大价值。 输出仅限于单个数值表示最佳解决方案下的最高得分情况。 - **2611 Pick Apples** 此处不仅涉及到了边权(即两点间所需消耗的时间/路程),还增加了顶点属性(如某棵树上挂有的果子量)。因此除了常规的邻接矩阵外还需要额外记录这些特殊参数用于辅助计算过程。最后的结果应呈现一条完整的路线列表连同累计收获了多少颗水果的信息一起展示出来。 综上所述,尽管两者都围绕着资源分配展开讨论,但从实际操作层面来看却有着本质区别:前者聚焦于单一维度内的最优组合选取;后者则是多因素综合考量下的全局最优策略制定。 ```cpp // 示例代码片段 - 动态规划解决2610 Bone Collector #include <iostream> using namespace std; int main() { int n, v; cin >> n >> v; vector<int> w(n), val(n); for (auto& i : w) cin >> i; for (auto& j : val) cin >> j; // dp数组初始化... } // 示例代码片段 - 图论算法应用于2611 Pick Apples #include <queue> #define INF 0x3f3f3f3f typedef pair<int,int> PII; vector<vector<PII>> adjList(N); // 存储加权有向图 priority_queue<PII,vector<PII>,greater<PII>> pq; bool vis[N]; memset(vis,false,sizeof(vis)); while(!pq.empty()){ auto [dist,node]=pq.top(); pq.pop(); if(vis[node]) continue; ... } ```
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