转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/StartoverX/p/4617963.html 线段树是一颗二叉搜索树,线段树将一个区间划分成一些单元区间,每一个区间对应线段树的一个叶节点.对于线段树的每一个非叶子节点[a,b],它的左儿子表示的区间为[a,(a+b)/2],右儿子表示的区间为[(a+b)/2+1,b].因此线段树是平衡二叉树,最后的子节点数目为N,即整个线段区间的长度. 线段树的特征: 1.线段树的长度不超过logL(L是最长区间的长度). 2.线段树把区间上

RMQ (Range Minimum/Maximum Query)问题是指: 对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在[i,j]里的最小(大)值,也就是说,RMQ问题是指求区间最值的问题 主要方法及复杂度(处理复杂度和查询复杂度)如下: 1.朴素(即搜索) O(n)-O(n) 2.线段树(segment tree) O(n)-O(qlogn) 3.ST(实质是动态规划) O(nlogn)-O(1) 线段树方法: 线段树能在对数时间内在数组区间上进

Max Sum of Max-K-sub-sequence Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 5084    Accepted Submission(s): 1842 Problem Description Given a circle sequence A[1],A[2],A[3]......A[n]. Circle s

HDU   1754 Description 很多学校流行一种比较的习惯.老师们很喜欢询问,从某某到某某当中,分数最高的是多少. 这让很多学生很反感. 不管你喜不喜欢,现在需要你做的是,就是按照老师的要求,写一个程序,模拟老师的询问.当然,老师有时候需要更新某位同学的成绩.   Input 本题目包含多组测试,请处理到文件结束. 在每个测试的第一行,有两个正整数 N 和 M ( 0<N<=200000,0<M<5000 ),分别代表学生的数目和操作的数目. 学生ID编号分别从1编到

目录 线段树 什么是线段树? 线段树的创建 线段树的查询 单节点更新 区间更新 未完待续 线段树 实现问题:常用于求数组区间最小值 时间复杂度:(1).建树复杂度:nlogn.(2).线段树算法复杂度:logn 什么是线段树? 叶子节点是原始组数arr中的元素 非叶子节点代表它的所有子孙叶子节点所在区间的最小值 例如:数组[2, 5, 1, 4, 9, 3]可以构造如下的二叉树(背景为白色表示叶子节点,非叶子节点的值是其对应数组区间内的最小值,例如根节点表示数组区间arr[0...5]内的最小值

逆序对的定义:长度为n的数组a,求满足i<j时a[i]>a[j]条件的数对个数. 第一次接触这种问题的人可能是更先想到的是n^2去暴力数前面有几个比他大的数. int main() { int n; while(~scanf("%d", &n), n) { ans = ; ; i <= n; i++) scanf("%d", &a[i]); ; i <= n; i+=) ; j < i; j+=) if(a[j] >

让我们继续练习dp 首先这道题约束条件很多 但实际上方程还是很好写的,f[i,j]表示第i天时拥有j只股票的最大收益 令p=max(0,i-k-1) 上一次较交易 易得f[i,j]=max(f[i-1,j],f[p,j-b]-ap[i]*b,f[p,j+s]+bp[i]*s) b<=as[i],s<=bs[i]; 显然会TLE,我们要优化 f[i-1,j]我们可以先不管他, 我们令j1=j-b  j2=j+s 则max(0,j-as[i])<=j1<=j j<=j2<=

要熟练掌握比较器Comparator public final Comparator<T> MY_COMPARATOR = new myComparator(); //定义比较器 ..... public int comparaTo(T t){ ..... } private class myComparator implements Comparator<T>{ public int compare(T v, T w){ return v.comparaTo(w) //compa

                                                                                I Hate It Time Limit:3000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Description 很多学校流行一种比较的习惯.老师们很喜欢询问,从某某到某某当中,分数最高的是多少. 这让很多学生很反感. 不管你喜

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa

题意:n个数 m个询问 每个询问[l, r]的和, 再把[l, r]之间所有的数变为平方(模为9223372034707292160LL) 很明显的线段树 看到这个模(LLONG_MAX为9223372036854775807) 很明显平方时会爆LL 很容易发现所有数平方模了几次之后值就不再改变了 而且这个“几次”相当小 因此直接暴力搞就好了 public static void main(String[] args) { Scanner in = new Scanner(System.in);

算法提高 线段和点 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 提交此题 问题描述 有n个点和m个区间,点和区间的端点全部是整数,对于点a和区间[b,c],若a>=b且a<=c,称点a满足区间[b,c]. 求最小的点的子集,使得所有区间都被满足. 输入格式 第一行两个整数n m 以下n行 每行一个整数,代表点的坐标 以下m行 每行两个整数,代表区间的范围 输出格式 输出一行,最少的满足所有区间的点数,如无解输出-1. 样例输入 5 5 2 6 3 8 7 2 5 3 4 3 3 2 7 6

信息熵:变量的不确定性越大,熵越大.熵可用下面的公式描述:-(p1*logp1+p2*logp2+...+pn*logpn)pi表示事件i发生的概率ID3:GAIN(A)=INFO(D)-INFO_A(D)节点A的信息增益为不加节点A时的信息量INFO(D)-加上A后的信息量INFO_A(D)算法步骤:1.树以代表训练样本的某个结点开始2.如果样本都在同一类,则将该节点设置为叶子,并使用该类标号3.否则,算法使用熵度量每个样本的分类结点,选择可以获得最大信息的节点4.所有的属性都是分类的,连续值

二叉查找树可以递归地定义如下,二叉查找树或者是空二叉树,或者是满足下列性质的二叉树: (1)若它的左子树不为空,则其左子树上任意结点的关键字的值都小于根结点关键字的值. (2)若它的右子树不为空,则其右子树上任意结点的关键字的值都大于根节点关键字的值. (3)它的左.右子树本身又是一个二叉查找树. 从性能上来说如果二叉查找树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么二叉查找树的搜索性能逼近二分查找:但它比连续内存空间的二分查找的优点是,改变二叉查找树结构(插入与删除结点)不需

很久之前做过线段树的问题(操作格子),时间长了之后再次接触到,发现当初理解的不是很透彻,然后代码冗长,再遇到的时候发现自己甚至不能独立地完成这个问题. 所以算法这个东西啊, 第一,是要经常练习(我个人认为-每一个程序员都不应该不擅长算法-从今天开始,要常写博客!). 第二,是一定要理解透彻,理解透彻并不是说到网上找到了解答,然后自己照着能够运行出来,这样是不够的!甚至不是说你看完了一个算法之后,完全不看他的解答,然后你自己写出来,这样也是不够的! 先贴题目: 问题描述 有n个格子,从左到右放成一

线段树不是完全二叉树,是平衡二叉树 堆也是平衡二叉树 堆满二叉树: h层,一共有2^h-1个节点(大约是2^h) 最后一层(h-1层)有2^(h-1)个节点 最后一层的节点数大致等于前面所有层节点之和 如果区间有n个元素,数组表示需要4n的空间 不考虑添加元素,使用4n的静态空间即可 接口: public interface Merger<E> { E merge(E a, E b); } public class SegmentTree<E> { private E[] tree

应用: 区间染色 区间查询 线段树不是完全二叉树,线段树是平衡二叉树 使用数组来实现线段树:存储空间为4n 以下是使用数组实现的静态线段树: public class SegmentTree<E> { private E[] tree; private E[] data; private Merger<E> merger; public SegmentTree(E[] arr, Merger<E> merger) { this.merger = merger; data

0 引言 决策树的目的在于构造一颗树像下面这样的树. 图1 图2 1. 如何构造呢? 1.1   参考资料.       本例以图2为例,并参考了以下资料. (1) http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2196631.html  写的东西非常经典. (2) http://blog.sina.com.cn/s/blog_67bc5aa60100qays.html (3)机器学习(Tom.Mitchell著) 第三章 决策树,里面详细介绍了信息

POJ 3468 (Java,c++实现) Java import java.io.*; import java.util.*; public class Main { static int n, m; static final int N = 100005; static int ls[] = new int[N << 2]; static int rs[] = new int[N << 2]; static long M[] = new long[N << 2];

699. 掉落的方块 在无限长的数轴(即 x 轴)上,我们根据给定的顺序放置对应的正方形方块. 第 i 个掉落的方块(positions[i] = (left, side_length))是正方形,其中 left 表示该方块最左边的点位置(positions[i][0]),side_length 表示该方块的边长(positions[i][1]). 每个方块的底部边缘平行于数轴(即 x 轴),并且从一个比目前所有的落地方块更高的高度掉落而下.在上一个方块结束掉落,并保持静止后,才开始掉落新方块.

public static void main(String[] args) { Scanner scan = new Scanner(System.in); Point point1 = new Point(); Point point2 = new Point(); double x, y; point1.setLocation(5.0, 5.0); point2.setLocation(1.0, 1.0); System.out.println("请分别输入点x,y的坐标:");