搞了一晚上,错了,以后回头再来看 /* 对于每次更新,先处理其儿子方向,再处理其父亲方向 处理父亲方向时无法达到根,那么直接更新 如果能达到根,那么到兄弟链中去更新,使用bfs序 最后,查询结点v的结果就是dfs序线段树上的查询值+bfs线段树上的查询值 */ #include<iostream> #include<cstring> #include<vector> #include<queue> using namespace std; #define m…

扫描线+区间更新 题解 /* st[i],ol[i]表示y坐标大于y[i]和小于y[i]的点 两颗线段树建立在y轴上,区间[l,r]ol线选在[l,r]时st的分数 每次查询完成后再更新一次 遍历每条st线上的ol线,这是单点查询 */ #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<map> #include<vector> #include<algorithm…

用树状数组解比线段树快了好多,难度也下降许多 分别用两个树状数组维护当前扫描线左侧和右侧的点,离散化y轴即可 #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<vector> using namespace std; #define maxn 200005 struct node{ int x,y; bool operator<…

线段树维护等差数列,结点维护首项+公差即可 #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; typedef long long ll; ; #define lson(x) ((x)<<1) #define rson(x) (((x)<<1)|1) ], rc[maxn << ], v[maxn << ]; ll n…

很有意思的题目,详细题解看这里 https://blog.csdn.net/qian99/article/details/38536559 自己的代码不知道哪里出了点问题 /* rotate操作不会改变树的中序遍历结果,将初始的树按中序遍历结果拍扁在线段树上, 线段树结点维护每个结点的子树范围,自身权值和子树权值 */ #pragma comment(linker,"/STACK:102400000,102400000") #include<bits/stdc++.h> u…

前言 正值端午佳节,LeetCode也很懂.这两天都是简单题,早点做完去包粽子. 故事从一道简单题说起 第一个错误的版本 简单题 你是产品经理,目前正在带领一个团队开发新的产品.不幸的是,你的产品的最新版本没有通过质量检测.由于每个版本都是基于之前的版本开发的,所以错误的版本之后的所有版本都是错的. 假设你有 n 个版本 [1, 2, ..., n],你想找出导致之后所有版本出错的第一个错误的版本. 你可以通过调用 bool isBadVersion(version) 接口来判断版本号 vers…

CozyRSS开发记录3-标题栏再加强 1.更精炼的标题栏 接下来,我们把窗口的边框和默认的标题栏给去掉,让Cozy看起来更像一个平板应用. 在主窗口的属性里,修改下列两个属性: 效果一目了然: 2.添加PopupBox 参考了MaterialDesignDemo之后,感觉最初的原型图里,标题栏不够Material Design,所以,接下来我们要在标题栏的右边加一个PopupBox.内容包含全部更新.添加订阅.退出. 添加PopupBox的xaml如下: 效果也是杠杠的: 3.响应退出 最后,…

el-popover 的显示或隐藏,要在拿到真实dom之后再做控制…

今天在controller中写一个接口用来测试模拟多个请求同时到达 下订单的情况, 怎么能有效保证高并发下的库存和销量的一致性呢?[具体实现方法:https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/p/9454161.html] ==== 那么好,在这个接口中,开启多线程模拟了多个用户请求同时到达的状况,现在想在多个线程都执行完了以后再统一返回结果给前台,哪些请求成功了,哪些请求失败了. ==== 所以现在的需求是怎么能实现 等待多个线程都执行完了以后再做事情~~~ ====…

对于Spark的初学者,往往会有一个疑问:Spark(如SparkRDD.SparkSQL)在处理数据的时候,会将数据都加载到内存再做处理吗? 很显然,答案是否定的! 对该问题产生疑问的根源还是对Spark计算模型理解不透彻. 对于Spark RDD,它是一个分布式的弹性数据集,不真正存储数据.如果你没有在代码中调用persist或者cache算子,Spark是不会真正将数据都放到内存里的. 此外,还要考虑persist/cache的缓存级别,以及对什么进行缓存(比如是对整张表生成的DataSe…