离散化

进阶数据结构应用-线段树扫描线计算面积的并集类似于扫描的思想, 只要是 y y y不连续, 将面积从左到右做细分设 h 1 = t 0 + t 1 h_1= t_0 + t_1 h1=t0+t1, 同理 h 2 h_2 h2就是下一段的 x x x的差值, 那么总的覆盖面积就是 ∑ i = 1 n h i ⋅ ( y i − y i − 1 ) \sum _{i = 1} ^ n h_i \cdot (y_i - y_{i - 1}) i=1∑nhi⋅(yi−yi−1)

洛谷 B3694：数列离散化 ← 数组 + sort + unique + lower_bound【题目来源】 https://www.luogu.com.cn/problem/B3694 【题目描述】给定一个长度为 n 的数列 a。定义 rank(i) 表示数列 a 中比 ai 小的不同数字个数再加一。对 1≤i≤n，现在请你求出所有的 rank(i)。【输入格式】输入的第一行是一个整数，表示数据组数 T。接下来依次给出每组数据的信息：第一行是一个整数，表示数列长度 n。第二行有 n 个整数表示数列 a，第 i 个整数表示 ai。【输出格式】对每组数据，输出一行 n 个整数，用空格隔

【优化策略】离散化离散化是算法设计中处理大数据范围时的关键技巧，它将大范围的数据映射到有较小的的离散空间中，同时保持数据的相对关系。

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【二分查找树状数组差分数组离散化】P6172 [USACO16FEB] Load Balancing P|省选-C++二分查找 C++差分数组【C++】树状数组的使用、原理、封装类、样例本题与银组同名题目在题意上一致，唯一的差别是数据范围。

离散化算法在C++中，离散化通常指的是将连续的数值或数据转化为离散的形式。这在数值分析、信号处理、图像处理和机器学习等领域都非常常见。以下是一些离散化的基本概念和方法：

基础算法：离散化(C++实现)离散化是一种在程序设计和算法优化中常用的技术，其核心思想是将无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。具体来说，离散化是在不改变数据相对大小的条件下，对数据进行相应的缩小或整合，使得原本稀疏的数据变得相对稠密（在相对位置或值域上）。这个过程可以看作是数据的一种规范化或标准化，但它保留了数据之间的相对关系。

3072. 将元素分配到两个数组中 II Rust 线段树 + 离散化给你一个下标从 1 开始、长度为 n 的整数数组 nums 。现定义函数 greaterCount ，使得 greaterCount(arr, val) 返回数组 arr 中严格大于 val 的元素数量。

小红统计区间（hard） - 树状数组 + 离散化题面存在负数不满足单调性，因此无法二分或者双指针，对于每一段符合条件的区间 [ l , r ] [l, r] [l,r] 都有 s u m [ r ] − s u m [ l − 1 ] > = k sum[r] - sum[l - 1] >= k sum[r]−sum[l−1]>=k ，也就是 s u m [ l − 1 ] < = s u m [ r ] − k sum[l - 1] <= sum[r] - k sum[l−1]<=sum[r]−k ，那么如果对于所有区间的前缀和来进行顺序存储，那么对

【算法】离散化与哈希之间的区别离散化（Discretization）和哈希（Hashing）是两种不同的数据处理技术，用于处理不同类型的问题。

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C++二分向量算法：最多可以参加的会议数目 IIC++二分算法：最多可以参加的会议数目 II二分查找算法合集给你一个 events 数组，其中 events[i] = [startDayi, endDayi, valuei] ，表示第 i 个会议在 startDayi 天开始，第 endDayi 天结束，如果你参加这个会议，你能得到价值 valuei 。同时给你一个整数 k 表示你能参加的最多会议数目。你同一时间只能参加一个会议。如果你选择参加某个会议，那么你必须完整地参加完这个会议。会议结束日期是包含在会议内的，也就是说你不能同时参加一个开始日

第 370 场 LeetCode 周赛题解枚举求强于其他所有队的队计数：若图中入度为 0 0 0 的点只有一个则该点为冠军，否则返回 − 1 -1 −1

我是有底线的