【一百一十】【算法分析与设计】[SDOI2009] HH的项链,树状数组应用,查询区间的种类数,树状数组查询区间种类数

本文主要是介绍【一百一十】【算法分析与设计】[SDOI2009] HH的项链,树状数组应用,查询区间的种类数,树状数组查询区间种类数,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

P1972 [SDOI2009] HH的项链

[SDOI2009] HH的项链

题目描述

HH 有一串由各种漂亮的贝壳组成的项链。HH 相信不同的贝壳会带来好运,所以每次散步完后,他都会随意取出一段贝壳,思考它们所表达的含义。HH
不断地收集新的贝壳,因此,他的项链变得越来越长。

有一天,他突然提出了一个问题:某一段贝壳中,包含了多少种不同的贝壳?这个问题很难回答……
因为项链实在是太长了。于是,他只好求助睿智的你,来解决这个问题。

输入格式

一行一个正整数 n n n,表示项链长度。 第二行 n n n 个正整数 a i a_i ai,表示项链中第 i i i 个贝壳的种类。

第三行一个整数 m m m,表示 HH 询问的个数。 接下来 m m m 行,每行两个整数 l , r l,r l,r,表示询问的区间。

输出格式

输出 m m m 行,每行一个整数,依次表示询问对应的答案。

样例 #1

样例输入 #1

6 1 2 3 4 3 5 3 1 2 3 5 2 6

样例输出 #1

2 2 4

提示

【数据范围】

对于 20 % 20\% 20% 的数据, 1 ≤ n , m ≤ 5000 1\le n,m\leq 5000 1n,m5000; 对于 40 % 40\% 40% 的数据, 1 ≤ n , m ≤ 1 0 5 1\le n,m\leq 10^5 1n,m105; 对于 60 % 60\% 60% 的数据, 1 ≤ n , m ≤ 5 × 1 0 5 1\le n,m\leq 5\times 10^5 1n,m5×105; 对于 100 % 100\% 100%
的数据, 1 ≤ n , m , a i ≤ 1 0 6 1\le n,m,a_i \leq 10^6 1n,m,ai106 1 ≤ l ≤ r ≤ n 1\le l \le r \le n 1lrn

本题可能需要较快的读入方式,最大数据点读入数据约 20MB

在这里插入图片描述
用count数组记录每一个位置种类数,实际上每一个位置都算作是1.
如果每一个位置都是1.
在这里插入图片描述
计算1~ 4区间的种类数是1~ 4区间count数组的累加和结果.
因为1~ 4区间中的种类数全部都没有出现重复的情况.
但是如果要计算3~ 5区间的种类数是多少,那么就需要对3和5哪一个位置进行去重的处理.

如果我们查询的区间是l~ r.
在这里插入图片描述
1表示重复的种类的1出现的位置,那么打叉的地方是需要进行去重的,打勾的地方是可以选择保留的地方.
针对于第三种情况,r右边出现的1我们并不关心,因为一定不在查询区间中.
因此可以按照查询的右区间从小到大排序,只维护r左边count值即可.
现在我们就只需要维护好r左边的count值就可以了.
也就是第一种情况和第二种情况,第二种情况因为都在区间内,所以不管去掉哪一个都可以,但是第一种情况只能去掉左边的.
因此我们可以按照这样的规则,只保留最右边的1.因为如果包含最右边的1,其他的可以被代替,如果没有包含最右边的1,其他的1也没有意义.
所以只需要关心最右边的1即可.

按照查询的右区间进行排序,然后只维护r左边的count值.
当前位置是i=1位置,然后维护1~ r区间的count值,每一次都添加1,但是每一次遍历i位置的时候需要考虑是否需要去重操作.
也就是需要查询arr[i]元素最右侧的1是否出现,如果出现了就需要先减少1.

在这里插入图片描述
第一次查询结果是count数组1~ 2累加和,答案是2
在这里插入图片描述
当i遍历到5的时候,我们查询map_left发现5位置的元素3之前出现过,位置是3,所以需要进行去重操作,将3位置count值减少1,然后5位置count值增加1.并且将维护arr_left值,元素3最右边的下标是5.
在这里插入图片描述
此时查询3~ 5区间的种类数是count3~ 5区间累加和,答案是2.
在这里插入图片描述
查询2~ 6区间的种类数,也就是count2~ 6区间累加和,答案是4.

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;#define int long long // 将 int 定义为 long long 类型
#define endl '\n' // 将 endl 定义为换行符int n; // 定义整数 n,表示数组长度
vector<int>arr; // 定义一个整型向量 arr,用于存储数组元素
int q; // 定义整数 q,表示查询次数
struct node {int l, r, index; // 定义结构体 node,包含三个整型变量 l, r 和 index
};
vector<node>readd; // 定义一个 node 类型的向量 readd,用于存储查询
map<int, int>arr_left; // 定义一个映射 arr_left,用于记录元素上次出现的位置
class Tree {
public:vector<int>tree; // 定义一个整型向量 tree,用于树状数组int lowbit(int i) { // 返回 i 的最低位 1 的值return i & -i;}void sett(int i, int v) { // 在树状数组中更新值while (i < tree.size()) {tree[i] += v;i += lowbit(i);}}int gett(int i) { // 获取前 i 项的和int ret = 0;while (i > 0) {ret += tree[i];i -= lowbit(i);}return ret;}int range(int l, int r) { // 获取区间 [l, r] 的和return gett(r) - gett(l - 1);}
};
Tree t1; // 定义一个 Tree 类的对象 t1
void init() { // 初始化函数cin >> n; // 输入数组长度arr.assign(n + 1, 0); // 将数组大小设为 n+1,并初始化为 0for (int i = 1; i <= n; i++) {cin >> arr[i]; // 输入数组元素}readd.clear(); // 清空 readd 向量cin >> q; // 输入查询次数for (int i = 1; i <= q; i++) {int l, r;cin >> l >> r; // 输入每个查询的左右边界readd.push_back({ l,r,i }); // 将查询添加到 readd 向量中}
}
vector<int>ret; // 定义整型向量 ret,用于存储结果
void solve() {sort(readd.begin(), readd.end(), [](const node& a, const node& b) { // 按照查询的右边界 r 进行排序return a.r < b.r;});ret.assign(q + 1, -1); // 将 ret 大小设为 q+1,并初始化为 -1t1.tree.assign(arr.size() + 1, 0); // 初始化树状数组arr_left.clear(); // 清空 arr_left 映射int i = 1;for (auto& xx : readd) {int l = xx.l, r = xx.r, index = xx.index; // 取出每个查询的 l, r 和 indexwhile (i <= r) {if (arr_left.count(arr[i])) { // 如果元素已在 arr_left 中记录过int index1 = arr_left[arr[i]]; // 取出上次出现的位置t1.sett(index1, -1); // 在树状数组中将该位置的值减 1}arr_left[arr[i]] = i; // 更新 arr_left 中该元素的最新位置t1.sett(i, 1); // 在树状数组中将当前元素位置的值加 1i++;}ret[index] = t1.range(l, r); // 计算区间 [l, r] 的和并存储在 ret 中}for (int i = 1; i < ret.size(); i++) {cout << ret[i] << endl; // 输出每个查询的结果}}signed main() {ios::sync_with_stdio(0), cin.tie(), cout.tie(0); // 加速输入输出init(); // 调用初始化函数solve(); // 调用解决函数
}

结尾

最后,感谢您阅读我的文章,希望这些内容能够对您有所启发和帮助。如果您有任何问题或想要分享您的观点,请随时在评论区留言。
同时,不要忘记订阅我的博客以获取更多有趣的内容。在未来的文章中,我将继续探讨这个话题的不同方面,为您呈现更多深度和见解。
谢谢您的支持,期待与您在下一篇文章中再次相遇!

这篇关于【一百一十】【算法分析与设计】[SDOI2009] HH的项链,树状数组应用,查询区间的种类数,树状数组查询区间种类数的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1045307

相关文章

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

性能分析之MySQL索引实战案例

文章目录 一、前言二、准备三、MySQL索引优化四、MySQL 索引知识回顾五、总结 一、前言 在上一讲性能工具之 JProfiler 简单登录案例分析实战中已经发现SQL没有建立索引问题,本文将一起从代码层去分析为什么没有建立索引? 开源ERP项目地址:https://gitee.com/jishenghua/JSH_ERP 二、准备 打开IDEA找到登录请求资源路径位置

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

hdu2241(二分+合并数组)

题意:判断是否存在a+b+c = x,a,b,c分别属于集合A,B,C 如果用暴力会超时,所以这里用到了数组合并,将b,c数组合并成d,d数组存的是b,c数组元素的和,然后对d数组进行二分就可以了 代码如下(附注释): #include<iostream>#include<algorithm>#include<cstring>#include<stack>#include<que

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

hdu1394(线段树点更新的应用)

题意:求一个序列经过一定的操作得到的序列的最小逆序数 这题会用到逆序数的一个性质,在0到n-1这些数字组成的乱序排列,将第一个数字A移到最后一位,得到的逆序数为res-a+(n-a-1) 知道上面的知识点后,可以用暴力来解 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm>#include<cstring>#include<stack>#in

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig