莫队算法 python

莫队算法是一种基于分块的算法，用于解决一些静态区间查询问题，时间复杂度为 $O(n\sqrt{n})$。以下是一个基于Python的莫队算法的示例代码：

import math

# 定义块的大小
BLOCK_SIZE = 0


# 初始化块的大小
def init_block_size(n):
    global BLOCK_SIZE
    BLOCK_SIZE = int(math.sqrt(n))


# 定义查询操作
def query(left, right):
    pass  # 在这里写查询操作的代码


# 定义添加操作
def add(x):
    pass  # 在这里写添加操作的代码


# 定义删除操作
def remove(x):
    pass  # 在这里写删除操作的代码


# 定义莫队算法
def mo_algorithm(n, q, queries):
    init_block_size(n)
    queries.sort(key=lambda x: (x[0] // BLOCK_SIZE, x[1]))
    left, right = 0, -1
    for query in queries:
        while left > query[0]:
            left -= 1
            add(left)
        while right < query[1]:
            right += 1
            add(right)
        while left < query[0]:
            remove(left)
            left += 1
        while right > query[1]:
            remove(right)
            right -= 1
        query(query[0], query[1])

在这段代码中，我们首先定义了一个全局变量 `BLOCK_SIZE`，用于表示块的大小。接着，我们定义了三个操作函数 `query()`、`add()` 和 `remove()`，分别用于查询、添加和删除元素。在 `mo_algorithm()` 函数中，我们首先调用 `init_block_size()` 函数初始化块的大小，然后将查询操作按照块的大小和右端点排序，接着使用双指针维护当前查询区间的左右端点，每次移动指针时调用 `add()` 和 `remove()` 函数更新块的状态，最后调用 `query()` 函数进行查询操作。

请注意，这段代码只是一个示例，具体的 `query()`、`add()` 和 `remove()` 函数的实现取决于具体的问题。