結果

問題 No.2650 [Cherry 6th Tune *] セイジャク
ユーザー yupoohyupooh
提出日時 2024-02-23 21:54:25
言語 PyPy3
(7.3.15)
結果
WA  
実行時間 -
コード長 6,398 bytes
コンパイル時間 199 ms
コンパイル使用メモリ 81,700 KB
実行使用メモリ 94,432 KB
最終ジャッジ日時 2024-02-23 21:54:48
合計ジャッジ時間 16,309 ms
ジャッジサーバーID
（参考情報） 		judge15 / judge13
このコードへのチャレンジ
（要ログイン）

テストケース

テストケース表示
入力 結果 実行時間
実行使用メモリ
testcase_00 AC 38 ms
53,460 KB
testcase_01 AC 39 ms
53,460 KB
testcase_02 WA -
testcase_03 WA -
testcase_04 WA -
testcase_05 WA -
testcase_06 WA -
testcase_07 WA -
testcase_08 WA -
testcase_09 WA -
testcase_10 WA -
testcase_11 WA -
testcase_12 WA -
testcase_13 WA -
testcase_14 WA -
testcase_15 WA -
testcase_16 WA -
testcase_17 WA -
testcase_18 WA -
testcase_19 WA -
testcase_20 WA -
testcase_21 WA -
testcase_22 WA -
testcase_23 WA -
testcase_24 WA -
testcase_25 WA -
testcase_26 WA -
testcase_27 WA -
testcase_28 WA -
testcase_29 WA -
testcase_30 AC 479 ms
94,432 KB
testcase_31 WA -
testcase_32 WA -
権限があれば一括ダウンロードができます

ソースコード

diff # 

import sys
input = sys.stdin.readline
n,a=map(int,input().split())
x=list(map(int,input().split()))
class LazySegmentTree:
    def __init__(
        self,
        n,  # 列の長さ
        identity_e_node,  # 値データの単位元
        identity_e_lazy,  # 遅延データの単位元
        combine_node_f,  # 値データどうしを合成するために使用する関数
        combine_lazy_f,  # 遅延データを伝播させるために使用する関数
        reflect_f,  # 遅延データを値データに反映させるために使用する関数
    ):
        self._n = n
        self._size = 1
        self._height = 0
        while self._size < self._n:
            self._size <<= 1
            self._height += 1
        self._identity_e_node = identity_e_node
        self._identity_e_lazy = identity_e_lazy
        self._combine_node_f = combine_node_f
        self._combine_lazy_f = combine_lazy_f
        self._reflect_f = reflect_f
        self._node = [self._identity_e_node] * (2 * self._size)
        self._lazy = [self._identity_e_lazy] * (2 * self._size)

    # 遅延データの値を値データに反映させたときの結果を返す
    def _reflect_lazy(self, index):
        return self._reflect_f(self._node[index], self._lazy[index])

    # [遅延評価] index 番目 (0-indexed) の要素を含む区間について遅延データを伝播させる
    # 根に近いものから処理される
    def _propagate_from_top(self, index):
        index += self._size
        for h in range(self._height, 0, -1):
            i = index >> h
            if self._lazy[i] != self._identity_e_lazy:
                # 遅延データの情報を子に伝播させる
                self._lazy[i << 1] = self._combine_lazy_f(
                    self._lazy[i << 1], self._lazy[i]  # 左の子
                )
                self._lazy[i << 1 | 1] = self._combine_lazy_f(
                    self._lazy[i << 1 | 1], self._lazy[i]  # 右の子
                )

                # 遅延データの情報を値データに反映させ、遅延データの値をリセット
                self._node[i] = self._reflect_lazy(i)
                self._lazy[i] = self._identity_e_lazy

    # index 番目 (0-indexed) の要素を表す葉から順に値データを確定させる
    # (正確には葉に対しては行っておらず、葉の親から順に確定させている)
    def _update_from_bottom(self, index):
        index = (index + self._size) >> 1
        while index > 0:
            self._node[index] = self._combine_node_f(
                self._reflect_lazy(index << 1),
                self._reflect_lazy(index << 1 | 1)
            )
            index >>= 1

    # 配列の各要素を登録する
    def build(self, array):
        assert len(array) == self._n
        for index, value in enumerate(array, start=self._size):
            self._node[index] = value
        for index in range(self._size - 1, 0, -1):
            self._node[index] = self._combine_node_f(
                self._node[index << 1],  # 左の子
                self._node[index << 1 | 1],  # 右の子
            )

    # [区間更新] 位置 [L, R) (0-indexed) を値 value で更新
    def update(self, L, R, value):
        # トップダウンに遅延データの値を子に伝播させる
        self._propagate_from_top(L)
        self._propagate_from_top(R - 1)

        # 入力に対応する区間について遅延データを更新
        L_lazy = L + self._size
        R_lazy = R + self._size
        while L_lazy < R_lazy:
            if L_lazy & 1:
                self._lazy[L_lazy] = \
                    self._combine_lazy_f(self._lazy[L_lazy], value)
                L_lazy += 1
            if R_lazy & 1:
                R_lazy -= 1
                self._lazy[R_lazy] = \
                    self._combine_lazy_f(self._lazy[R_lazy], value)
            L_lazy >>= 1
            R_lazy >>= 1

        # 値データをボトムアップに更新
        self._update_from_bottom(L)
        self._update_from_bottom(R - 1)

    # [区間取得] 区間 [l, r) (0-indexed) 内の要素について、
    # l 番目から順に combine_node_f を適用した結果を返す (交換法則が前提になくても良い)
    def fold(self, L, R):
        # トップダウンに遅延データの値を子に伝播させる
        self._propagate_from_top(L)
        self._propagate_from_top(R - 1)

        # 入力に対応する区間について値を取得して合成
        L += self._size
        R += self._size
        value_L = self._identity_e_node
        value_R = self._identity_e_node
        while L < R:
            if L & 1:
                value_L = self._combine_node_f(value_L,
                                               self._reflect_lazy(L))
                L += 1
            if R & 1:
                R -= 1
                value_R = self._combine_node_f(self._reflect_lazy(R),
                                               value_R)
            L >>= 1
            R >>= 1
        return self._combine_node_f(value_L, value_R)

# セグメント木に使用する関数
# node は (値, 桁数) を、lazy は数字を持っている
#2つの値データを合成し、1つの値データを返す。区間取得に利用
def combine_node(lhs, rhs):
    return lhs+rhs

#2つの遅延データを合成し、1つの遅延データを返す。親の遅延データが伝播されてきたときに利用
def combine_lazy(lhs, rhs):
    return rhs

#遅延データを値データに反映させ、新たな値データを返す。区間更新に利用
def reflect(node, lazy):
    if lazy < 0:
        return node
    else:
        return lazy


st = LazySegmentTree(
    n,  # セグメント木のサイズ
    0,  # node 側の単位元
    -1,  # lazy 側の単位元 (-1 が入っているときは node を更新しない)
    combine_node,  # node どうしの結合
    combine_lazy,  # lazy どうしの伝播
    reflect,  # lazy の情報を node に反映
)
A=[-1]*n
st.build(A)
t=int(input())
from bisect import bisect_left, bisect_right, insort
for i in range(t):
  l,r=map(int,input().split())
  id1=bisect_left(x,l)
  if id1==n:
    continue
  id2=bisect_right(x,r)-1
  st.update(id1,id2+1,i+1)
for i in range(n):
  ans=st.fold(i,i+1)
  if ans==0:
    print(-1)
  else:
    print(ans)
0