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  • 数据工程师李 2周前留言 感谢分享!离散化确实是解决这类问题的关键。我之前遇到过类似问题,也是用了离散化,但实现细节上有些不同。文章里的 `lower_bound` 用法很巧妙,值得学习。
  • 学生张 2周前留言 这篇文章太及时了!我正在学分块和区间问题,离散化正好是其中的一个重要概念。代码里的 `d[++cnt]=a[i]; d[++cnt]=b[i];` 这种写法很简洁。
  • 算法爱好者 2周前留言 文章对离散化的解释很到位,用例也很典型。不过有个小问题,代码中 `f[i]=1` 的循环感觉有点暴力,如果区间很大,会不会影响效率?有没有更优化的方法?
  • 竞赛选手Z 2周前留言 排序去重是离散化的核心步骤,文章解释得很清楚。不过,对于一些需要处理坐标压缩的题目,我一般会用 `std::map` 来实现,不知道哪种方法更优?
  • 代码狂人王 2周前留言 离散化的思路很清晰,尤其是在处理数据范围很大但有效值不多的情况。代码也写得很规范,注释也很到位,对于我这种初学者来说非常友好!
  • 技术作者陈 3周前留言 文章的结构很好,从例题到分析再到代码,层层递进。图片也很直观地展示了离散化的过程。感谢作者的辛勤付出!
  • Mr.耿 1月前留言 Happy birthday!🎉🎂
  • 星栈 1月前留言 谢谢😁
  • kotobuki_ 1月前留言 Happy birthday!🎉🎂
  • ccxk 1月前留言 Happy birthday!🎉🎂
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2024-08-04

随机阅读「【分块】算法专题」
阅读 本文通过数列分块算法,解决了区间加法与单点查询、区间小于k计数、区间前驱查找、区间求和等四类典型问题。研究聚焦于如何通过预处理与分块标记优化复杂区间操作,核心在于平衡块内暴力与块间延迟标记的效率。实验结果表明,该方法在保持较低常数因子下,实现了对数或根号复杂度的查询与更新,为处理大规模区间操作提供了高效的解决方案,具有重要的理论和实践价值。未来可探索更优分块大小自适应或结合其他数据结构。
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