蓝桥 第八大奇迹 (线段树)

简介: 蓝桥 第八大奇迹 (线段树)

【问题描述】
在一条 R 河流域,繁衍着一个古老的名族 Z。他们世代沿河而居,也在河
边发展出了璀璨的文明。
Z 族在 R 河沿岸修建了很多建筑,最近,他们热衷攀比起来。他们总是在
比谁的建筑建得最奇特。
幸好 Z 族人对奇特的理解都差不多,他们很快给每栋建筑都打了分,这样
评选谁最奇特就轻而易举了。
于是,根据分值,大家很快评出了最奇特的建筑,称为大奇迹。
后来他们又陆续评选了第二奇特、第二奇特、……、第七奇特的建筑,依次
称为第二大奇迹、第三大奇迹、……、第七大奇迹。
最近,他们开始评选第八奇特的建筑,准备命名为第八大奇迹。
在评选中,他们遇到了一些问题。
首先,Z 族一直在发展,有的建筑被拆除又建了新的建筑,新建筑的奇特
值和原建筑不一样,这使得评选不那么容易了。
其次,Z 族的每个人所生活的范围可能不一样,他们见过的建筑并不是所
有的建筑,他们坚持他们自己所看到的第八奇特的建筑就是第八大奇迹。
Z 族首领最近很头疼这个问题,他害怕因为意见不一致导致 Z 族发生分歧。
他找到你,他想先了解一下,民众自己认为的奇迹是怎样的。
现在告诉在 R 河周边的建筑的变化情况,以及在变化过程中一些人的生活
范围,请编程求出每个人认为的第八大奇迹的奇特值是多少。
【输入格式】
输入的第一行包含两个整数 L, N,分别表示河流的长度和要你处理的信息
的数量。开始时河流沿岸没有建筑,或者说所有的奇特值为 0。
接下来 N 行,每行一条你要处理的信息。
试题 I: 第八大奇迹 13
第十届蓝桥杯大赛软件类决赛C/C++大学B组
如果信息为 C p x,表示流域中第 p 个位置 (1 ≤ p ≤ L) 建立了一个建筑,
其奇特值为 x。如果这个位置原来有建筑,原来的建筑会被拆除。
如果信息为 Q a b,表示有个人生活的范围是河流的第 a 到 b 个位置(包
含 a 和 b,a ≤ b),这时你要算出这个区间的第八大奇迹的奇特值,并输出。如
果找不到第八大奇迹,输出 0。
【输出格式】
对于每个为 Q 的信息,你需要输出一个整数,表示区间中第八大奇迹的奇
特值。
【样例输入】
10 15
C 1 10
C 2 20
C 3 30
C 4 40
C 5 50
C 6 60
C 7 70
C 8 80
C 9 90
C 10 100
Q 1 2
Q 1 10
Q 1 8
C 10 1
Q 1 10
【样例输出】
0
30
10
20
【评测用例规模与约定】
对于 20% 的评测用例,1 ≤ L ≤ 1000, 1 ≤ N ≤ 1000。
对于 40% 的评测用例,1 ≤ L ≤ 10000, 1 ≤ N ≤ 10000。
对于 100% 的评测用例,1 ≤ L ≤ 100000,1 ≤ N ≤ 100000。所有奇特值为
不超过 109 的非负整数。

线段树区间查询,之前做过求最大的值的,这次是求区间内第k大的值。
只需要把每个节点中的val改成一个数组来记录这个节点包括的区间的值。
细节:
因为节点包括左孩子和有孩子,那么这个节点就需要开16个位置的数组来记录
再就是查询的时候,由于查询区间可能会被分成几个部分,而每次查询后会从i=9开始覆盖,所以每次查询完一个区间后需要sort一下,把大的放到前面,这样即便把i=9以后的覆盖掉也没关系。
最后一个就是ans初始为0,因为如果区间长度不够的话肯定是0,这里初始化为0就不需要特殊判断了
ps:上面说的这么简单,但这是一上午的时间整理出来的思路,上辈子是笨死的八。。。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <string>
#include <set>
#include <algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;

typedef struct node{
   
    int l, r;
    int a[20];
}node;
node tree[4005];
int ans[20];
int cmp(int x, int y){
   
    return x>y;
}
void push_up(int cur){
   
    for (int i=1; i<=8; i++){
   
        tree[cur].a[i]=tree[cur*2].a[i];
    }
    for (int i=9; i<=16; i++){
   
        tree[cur].a[i]=tree[cur*2+1].a[i-8];
    }
    sort(tree[cur].a+1, tree[cur].a+16+1, cmp);
}
void build(int cur, int l, int r){
   
    int mid=(l+r)/2;
    tree[cur].l=l, tree[cur].r=r;
    if (l==r){
   
        memset(tree[cur].a, 0, sizeof(tree[cur].a));
        return;
    }
    build(cur*2, l, mid);
    build(cur*2+1, mid+1, r);
    push_up(cur);
    return;
}
void update(int cur, int id, int val){
   
    int mid=(tree[cur].l+tree[cur].r)/2;
    if (tree[cur].l==id && tree[cur].r==id){
   
        tree[cur].a[1]=val;
        return;
    }
    if (id<=mid){
   
        update(cur*2, id, val);
    }else{
   
        update(cur*2+1, id, val);
    }
    push_up(cur);
    return;
}
void query(int cur, int l, int r){
   
    if (tree[cur].l==l && tree[cur].r==r){
   
        for (int i=9; i<=16; i++){
   
            ans[i]=tree[cur].a[i-8];
        }
        sort(ans+1, ans+16+1, cmp);     
        //直接排序,防止在其他区间的更新覆盖掉此次更新 
        return;
    }
    int mid=(tree[cur].l+tree[cur].r)/2;
    if (r<=mid){
   
        query(cur*2, l, r); 
    }else if (l>mid){
   
        query(cur*2+1, l, r);
    }else{
   
        query(cur*2, l, mid);
        query(cur*2+1, mid+1, r);
    } 
    return;
}
int main(){
   
    int n, k;
    cin>>n>>k;
    build(1, 1, n);
    for (int i=1; i<=k; i++){
   
        char s[5];
        int x, y;
        scanf("%s%d%d", s, &x, &y);
        if (s[0]=='C'){
   
            update(1, x, y);
        }else{
   
            for (int j=1; j<=8; j++){
   
                ans[j]=0;
            }
            query(1, x, y);
            cout<<ans[8]<<endl;
        }
    } 
    return 0;
}
相关文章
|
Ubuntu
ubuntu挂载硬盘
ubuntu挂载硬盘
1061 0
|
7月前
|
人工智能 算法 小程序
AI试衣技术:为什么能生成好看的图片,却难以真正用于商业场景?
本文解析AI试衣技术背后的真实挑战,指出娱乐化“AI换衣”与商业级虚拟试衣的本质差异,揭示体型适配、服装结构还原等核心难题,并探讨行业领先者如何通过多维度技术积累实现可商用的精准、真实、稳定的虚拟试穿方案。
919 6
|
10月前
|
人工智能 边缘计算 搜索推荐
从经验管理到智能分析:2025年健身房会员运营的数字化转型及工具选型
本简介介绍了健身房会员管理系统的四代技术演进,从纸质档案到AIoT智能系统的发展路径。分析了当前数字化管理的新需求,如多模态交互、智能合约与数字孪生等前沿技术应用。同时,系统讲解了智能会员管理系统的核心功能模块、关键技术实现与主流工具选型评估体系,并提出了系统实施策略与常见问题解决方案。展望未来,元宇宙、生成式AI和边缘计算将推动健身管理向更智能、个性化的方向发展,全面提升运营效率与会员体验。
639 0
|
8月前
|
消息中间件 运维 监控
《聊聊分布式》BASE理论 分布式系统可用性与一致性的工程平衡艺术
BASE理论是对CAP定理中可用性与分区容错性的实践延伸,通过“基本可用、软状态、最终一致性”三大核心,解决分布式系统中ACID模型的性能瓶颈。它以业务为导向,在保证系统高可用的同时,合理放宽强一致性要求,并借助补偿机制、消息队列等技术实现数据最终一致,广泛应用于电商、社交、外卖等大规模互联网场景。
|
9月前
|
存储 安全 对象存储
10 天挑战不可能! 30TB 跨大洲云主机迁移!
客户将巴西至非洲超7000公里跨洲36台Windows虚拟机(30TB数据)迁移至南非云节点,面临网络延迟、传输慢、停机窗口短等挑战。通过HyperMotion技术实现增量同步与并发传输,结合对象存储优化,10天内完成全量及多次增量同步,停机窗口最短仅2小时,项目周期从预估6个月压缩至10天,成本不足专线方案10%,保障业务零中断,为全球跨区域迁移提供创新范本。
454 2
|
存储 机器学习/深度学习 PyTorch
Pytorch-张量形状操作
PyTorch中,张量形状操作至关重要,如reshape用于改变维度而不变元素,transpose/permute用于维度交换,view改形状需内存连续,squeeze移除单维度,unsqueeze添加维度。这些函数帮助数据适应神经网络层间的转换。例如,reshape能调整数据适配层的输入,transpose用于矩阵转置或多维排列,而squeeze和unsqueeze则用于处理单维度。理解并熟练运用这些工具是深度学习中必要的技能。
|
消息中间件 SQL 关系型数据库
go-zero微服务实战系列(十、分布式事务如何实现)
go-zero微服务实战系列(十、分布式事务如何实现)
|
数据可视化 定位技术 数据处理
MapboxGL可视化之千里江山图
本文记录了作者在Mapbox GL中实现山峰等值面效果的过程,灵感来源于百度地图的山峰展示方式。作者通过下载和处理DEM数据,使用QGIS生成等值面,并通过Mapbox GL的fill图层实现分段渲染,最终效果宛如“千里江山图”,美不胜收。
399 0
|
语音技术
要将`modelscope-funasr`的输出从`Paraformer语音识别-中文-通用-16k-离线-large-长音频版-onnx`更改
【1月更文挑战第7天】【1月更文挑战第35篇】要将`modelscope-funasr`的输出从`Paraformer语音识别-中文-通用-16k-离线-large-长音频版-onnx`更改
451 3
|
Android开发
Android获取蓝牙设备列表的方法
Android获取蓝牙设备列表的方法
1168 5

热门文章

最新文章