mid = l + r >> 1;

时间: 2024-05-24 18:11:43 浏览: 60
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mid测试用例

This line of code is dividing the sum of the variables l and r by 2, and assigning the result to the variable mid. It is commonly used in algorithms where a binary search or divide-and-conquer approach is taken to solve a problem. The variable mid represents the middle point or index in a range of values, which can then be used to split the range into two halves and recursively solve the problem on each half.
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算法基础课模板，常用模板代码实现

int mid = l + r + 1 >> 1; if (check(mid)) l = mid; else r = mid - 1; } return l; } **浮点数二分搜索算法模板** 对于浮点数的二分搜索，我们需要考虑精度问题。 cpp double bsearch_3(double ...

#include <iostream>#include <algorithm>using namespace std;const int N = 100005;int n;int a[N], b[N];bool check(int mid){ for (int i = 0; i < n; i ++ ) if (a[i] + b[n - 1 - i] > mid) return false; return true;}int main(){ cin >> n; for (int i = 0; i < n; i ++ ) cin >> a[i] >> b[i]; sort(a, a + n); sort(b, b + n); int l = 0, r = 200; while (l < r) { int mid = l + r >> 1; if (check(mid)) r = mid; else l = mid + 1; } cout << r << endl; return 0;}

这段代码是一个求解最小值的二分答案模板，其顺序如下： 1. 引入头文件 iostream 和 algorithm。 2. 定义常量 N 为 100005，并...12. 否则将 mid + 1 赋值给 l。 13. 最后输出 r 的值。 14. 整个程序结束，返回 0。

int mid = l + r >> 1;

因此，该语句的作用是将区间[l, r]分成两个部分，左半部分为[l, mid]，右半部分为[mid+1, r]。 ### 回答2： int mid = l + (r - l) >> 1; 这段代码的作用是找到一个区间的中间位置。其中l和r都是表示区间的边界，...

const int MAXN = 1e6;int a[MAXN];int sum[MAXN << 2];void build(int l, int r, int rt) { if (l == r) { sum[rt] = a[l]; return; } int mid = (l + r) >> 1; build(l, mid, rt << 1); build(mid + 1, r, rt << 1 | 1); sum[rt] = sum[rt << 1] + sum[rt << 1 | 1];}void update(int p, int val, int l, int r, int rt) { if (l == r) { sum[rt] += val; return; } int mid = (l + r) >> 1; if (p <= mid) update(p, val, l, mid, rt << 1); else update(p, val, mid + 1, r, rt << 1 | 1); sum[rt] = sum[rt << 1] + sum[rt << 1 | 1];}int query(int L, int R, int l, int r, int rt) { if (L <= l && r <= R) { return sum[rt]; } int mid = (l + r) >> 1; int ans = 0; if (L <= mid) ans += query(L, R, l, mid, rt << 1); if (mid < R) ans += query(L, R, mid + 1, r, rt << 1 | 1); return ans;} 优化这段代码

int mid = (tree[rt].l + tree[rt].r) >> 1; if (p <= mid) update(p, val, rt << 1); else update(p, val, rt << 1 | 1); tree[rt].sum = tree[rt << 1].sum + tree[rt << 1 | 1].sum; } int query(int L, int...

void cdq(int l, int r){ if(l>=r) return; int mid=(l+r)>>1; cdq(l, mid); cdq(mid+1, r); for(int i=l, L=l, R=mid+1; i<=r; i++){ if(L<=mid && (R>r || f[L].c<=f[R].c)) a[i]=f[L++]; else a[i]=f[R++]; }这段代码的意思？

首先判断如果l>=r，说明待排序数组只有一个元素或者为空，则直接返回。接着，将待排序数组分为两个部分，分别递归调用cdq函数对这两部分进行排序。当左右两部分都排好序后，将它们合并成一个有序数组。 具体地...

#include <bitsdc++.h> #define x first #define y second using namespace std; typedef long long LL; typedef pair<LL, LL> PII; const LL N = 55,INF=0x3f3f3f3f3f3f3f3f,mod=1e9+9; typedef long long LL; LL n,m,f[N],a[N],bl[N],br[N],b[N]; bool check(LL x) { memset(bl,0,sizeof bl); memset(br,0,sizeof br); bool flag=true; for(int i=1;i<=n;i++) { bl[i]=max((LL)0,a[i]-x); br[i]=a[i]+x; } for(int i=1;i<=n;i++) b[i]=max(bl[i],b[i-1]+1); for(int i=1;i<=n;i++) if(abs(a[i]-b[i])>x) return false; return true; } int main() { ios::sync_with_stdio(0);cin.tie(0);cout.tie(0); cin>>n; for(int i=1;i<=n;i++) cin>>a[i]; LL l=0,r=1e9; while(l<r) { LL mid=l+r>>1; //cout<<mid<<endl; if(check(mid)) r=mid; else l=mid+1; } cout<<l; return 0; }

这是一段 C++ 代码，实现了一个二分答案的算法来解决一个问题。具体来说，它解决的是一个跳跃...如果可行，则将二分区间缩小到 $[l,mid]$，否则将二分区间缩小到 $[mid+1,r]$。最终，当 $l=r$ 时，输出 $l$ 即为答案。

def merge_sort(q,l,r): if l >= r: return 0 mid = l + r >> 1 merge_sort(q,l,mid) merge_sort(q,mid + 1,r) k = 0 i = l j = mid + 1 tmp = [] while(i <= mid and j <= r): if(q[i] < q[j]): tmp.append(q[i]) i += 1 else: tmp.append(q[j]) j += 1 pass pass while(i <= mid): tmp.append(q[i]) i += 1 pass while(j <= r): tmp.append(q[j]) j += 1 pass q[l:r + 1] = tmp n = eval(input()) s = list(map(int,input().split())) merge_sort(s,0,n - 1) for i in s: print(i,end=' ')的伪代码

这是一个归并排序的伪代码，用于对一个列表进行排序。其中，merge_sort函数实现了归并排序的递归过程，将列表不断分成两半，直到每个子列表只有一个元素，然后将它们合并成一个有序列表。最后，通过输入n和一个包含n...

while (l < r) { int mid = l + r + 1 >> 1; if (check(mid)) l = mid; else r = mid - 1; } return l;

具体来说，该算法首先将中间值计算为 (l+r+1)/2，然后调用 check(mid) 来检查中间值是否满足条件。如果满足条件，那么说明答案可能在右半区间，将左边界 l 更新为中间值，继续二分右半区间；否则说明答案可能...

解释def merge_sort(q,l,r): if l >= r: return 0 mid = l + r >> 1 merge_sort(q,l,mid) merge_sort(q,mid + 1,r) k = 0 i = l j = mid + 1 tmp = [] while(i <= mid and j <= r): if(q[i] < q[j]): tmp.append(q[i]) i += 1 else: tmp.append(q[j]) j += 1 pass pass while(i <= mid): tmp.append(q[i]) i += 1 pass while(j <= r): tmp.append(q[j]) j += 1 pass q[l:r + 1] = tmp n = eval(input()) s = list(map(int,input().split())) merge_sort(s,0,n - 1) for i in s: print(i,end=' ')

这是一个归并排序的实现代码，可以对一个整数列表进行排序。其中，merge_sort函数是递归实现的，将列表分为左右两部分，分别进行排序，最后将左右两部分合并起来。在合并的过程中，通过比较左右两部分的元素大小，将...

#include<bits/stdc++.h> #define int long long using namespace std; vector<int> a(1000002); vector<int> m(1000002); signed main() { int n; cin>>n; m[0] = 1; for(int i=1;i<=n;i++) cin>>a[i]; for(int i=1;i<=n;i++) m[i] = m[i-1] * a[i]; int cnt=0; m[0] = 1; for(int i=1;i<=n;i++) { int l, r; l = i - 1; r = n + 1; while(l + 1 < r) { int mid = (l + r) >> 1; if((m[mid] / m[i-1] % 9) != 0) l = mid; else r = mid; } cnt += n - l; } cout<<cnt; return 0; }我的代码提交时显示runtime error，请问是哪里出了问题并修改

int mid = (l + r) >> 1; if(m[i-1] != 0 && (m[mid] / m[i-1] % 9) != 0) l = mid; else r = mid; } cnt += n - l; } cout; return 0; } 通过这个修改，你应该可以避免除以0导致的运行时错误。请尝试...

int mid=L+((R-L)>>1);是什么意思

这段代码是在进行二分查找时计算中间位置的方法。其中，L和R分别表示当前查找区间的左右边界，mid则表示中间位置的下标。...因此，L+((R-L)>>1) 的结果就是将 L 和 R 的距离减半之后加上 L，得到了中间位置的下标。

mid = l + r + 1 >> 1;

This code is dividing the sum of variables "l", "r", and 1 by 2 and storing the result in a variable called "mid". The purpose of this code is to find the midpoint between "l" and "r" in order to ...

#include<iostream> using namespace std; const int N=1e5+10; long long a[N],n,m,sum,maxa; int check(int mid) { int sum=0; for(int i=1;i<=n;i++){ sum+=a[i]/mid; } if(sum>=m) return 1; //总段数大于等于所需要的 return 0; } int main(){ cin>>n>>m; for(int i=1;i<=n;i++){ cin>>a[i],sum+=a[i]; if(a[i]>maxa) maxa=a[i]; } if(sum<m){cout<<0;return 0;} //先判断是否有解 int l=1,r=maxa; while(l<r) //模板2 { int mid=l+r+1>>1; if(check(mid)) l=mid; else r=mid-1; } cout<<l; return 0; }

如果满足条件，则将左边界 l 更新为 mid，否则将右边界 r 更新为 mid-1。最终，循环结束后，l 将存储满足条件的最小值。 最后，程序输出 l，并结束程序。 该程序的具体功能和使用场景需要根据问题描述和其他代码来...

int mid = l+r>>1; for(int L = l;L<=mid;++L) for(int R = mid+1;R<=r;++R) ans += (R-L+1) * MAX(L,R) * MIN(L,R); 优化以上代码

这段代码看起来是用来计算一个二维数组（假设为MAX(L, R)和MIN(L, R)）子区域和的，其中l和r分别定义了子区间的...这种方法减少了内层循环的数量，从O((r-l+1)^2)降低到O(r-l+1) * Max_Range，提高了效率。

class Solution { public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) { int n = nums.length, ans = n + 10; int[] sum = new int[n+10]; for(int i = 1;i <= n;i++) sum[i] = sum[i-1] + nums[i-1]; for(int i = 1;i <= n;i++){ int s= sum[i], d = s - target; int l = 0, r = i; while(l < r){ int mid = l + r + 1 >> 1; if(sum[mid] <= d) l = mid; else r = mid - 1; } if(sum[r] <= d) ans = Math.min(ans, i - r); } return ans == n + 10 ? 0:ans; } }

这是一个 Java 语言编写的解决 LeetCode 题目的代码，具体来说，这个函数是用来解决“长度最小的子数组”这道题目的。函数接受两个参数，第一个参数是目标值 target，第二个参数是一个整数数组 nums。函数的返回值是...

#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; typedef pair<int,int> PII; const int N = 300010; int n, m; int a[N]; //每项 int s[N]; //前缀和 vector <int> alls; vector add,query; //PII是一个包含两个int成员变量的结构体 int find(int x) { int l = 0, r = alls.size() - 1; while (l < r) { int mid = l + r >> 1; if (alls[mid] >= x) r = mid; else l = mid + 1; } return r + 1; } int main() { cin >> n >> m; for(int i = 0; i < 0; i ++ ) { int x, c; cin >> x >> c; add.push_back({x, c}); alls.push_back(x); } for(int i = 0; i < m; i ++ ) { int l, r; cin >> l >> r; query.push_back({l, r}); alls.push_back(l); alls.push_back(r); } sort(alls.begin(), alls.end()); //排序 alls.erase(unique(alls.begin(), alls.end()), alls.end()); // 去重 // 处理插入 for (auto item : add) { int x = find(item.first); a[x] += item.second; } //"for(auto item:add)" 是一种 C++11 的语法，它表示使用 C++11 的新特性 "Range-based for loop"， //用于遍历容器中的所有元素。其中 "add" 是一个容器，"item" 是一个变量，每次循环都会将容器中的下一个元素赋值给该变量。 // 预处理前缀和 for (int i = 1; i <= alls.size(); i ++ ) s[i] = s[i - 1] + a[i]; // 处理询问 for (auto item : query) { int l = find(item.first), r = find(item.second); cout << s[r] - s[l - 1] << endl; } return 0; }

在代码中，使用了结构化绑定语法将 pair,int> 类型的元素分别绑定到变量 "l" 和 "r"，然后根据需求进行处理。 总的来说，这段代码利用了 C++11 中的 Range-based for loop 语法，简化了遍历容器的过程，并且可以...

优化这段代码：#include<cstdio> using namespace std; int a[1005]; int main() { int n,x; scanf("%d",&n); for(int i=1;i<=n;i++) { scanf("%d",&a[i]); } scanf("%d",&x); int l=1,r=n,mid; int ans=0; bool flag=false; while(l<r) { mid = (l+r)>>1; if(a[mid]==x) { flag=true; ans++; break; } if(x>a[mid]) { l = mid + 1; } else { r = mid; } ans++; } if(!flag) printf("NO"); else printf("%d",ans); return 0; }

mid = (l + r) >> 1; if (arr[mid] == x) { flag = true; ans++; break; } if (x > arr[mid]) { l = mid + 1; } else { r = mid - 1; } ans++; } return flag ? ans : -1; } int main() { ...

double findMedianSortedArrays(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) { int n1 = nums1.size(), n2 = nums2.size(); if(n1 > n2) return findMedianSortedArrays(nums2, nums1); // n1 <= n2 int k = n1 + ((n2-n1+1)>>1); int l = 0, r = n1; while(l < r) { int mid = l + ((r-l+1)>>1); if(nums1[mid-1] > nums2[k-mid]) r = mid-1; else l = mid; } //l是中位线在第一个数组中左侧的位置 //k-l是中位线在第二个数组中左侧的位置 int leftMax1 = l==0 ? INT_MIN : nums1[l-1]; int rightMin1 = l==n1 ? INT_MAX : nums1[l]; int leftMax2 = k-l==0 ? INT_MIN : nums2[k-l-1]; int rightMin2 = k-l==n2 ? INT_MAX : nums2[k-l]; int t = max(leftMax1, leftMax2); if((n1+n2)%2 == 1) return (double)t; return (double)(t+min(rightMin1,rightMin2))/2.0; }

2. 通过二分查找，找到一个位置 l，使得 nums1[0]..nums1[l-1] 和 nums2[0]..nums2[k-l-1] 的元素个数加起来刚好等于 (n1+n2+1)/2。 3. 根据 l 和 k 的值，分别计算出左半部分的最大值和右半部分的...

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