Sample Output

3

5)【Zookeeper】

HINT

抱有满足要求的情境由下图所示:

 统计 1

1<=N<=2*10^5

0<=Xi<=10^9(1<=i<=N)

0<=Yi<=10^9(1<=i<=N)

Xi(1<=i<=N)互不相同。

Yi(1<=i<=N)互不相同。

 

  试一跃跃欲试粉字会不见面极其出乎意料

  正解竟然是CDQ?我而不曾看出来……真TM菜。

  似乎这种平面上点关系计数问题
都是分治来做?很有道理啊。

  想到了分治后还是蛮好搞懂的。

  先随便把某某同维分治,我这边拿y举例。

  按y分治后,答案就是分点儿种植状况:

    1.以和一边的,显然的递归处理。

    2.免以跟一边的。那么一定是左下角在下半边,右上较量在上半度。

  我们一味需要考虑气象2底答案计数。

  肯定是要枚举一个比。为了便于枚举右上角。

  答案中高达、下一些的界定。

  1.达到半有些:

    这个点被同于上半部分的、x,y坐标都自愧不如它的点约。

    如果您得确保x有序递增,那么尽管只有y坐标的羁绊了。

    想转即便异常知,它只是让它左边第一独如此的触发(x’,y’)的范围。

    因为统计答案只要了中线,你下一半片段的触及的y肯定小于y’的。

    所以下半部分的点x过了x’就是无合法了。

    那么,找到为左边第一个y‘小于y的点
-> 单调栈。

    只待以上半部分保安一个y递增的乏味栈就得解决是约束。

  2.下一半部分:

    下一半有的的点合法,不考虑上半有的触发之克以来,要满足如下条件:

    在她右上斗没有点(横坐标在x之前)。

    既然如此,对于片只贡献点(x1,y1)和(x2,y2),若(x1<y1),则终将生(y1>y2)。

    维护一个y单调递减的事物即可。

    因为它们的操作只有加点和删栈顶,所以也让单调栈。

  最后统计答案的时刻,在脚的单调栈内二分叉找到过x’的点发生微微个就可以了。

  CDQ传下的上y有序,传上来之上x有序。

  窝的CDQ又上第一本子辣辣辣辣!

  看来手写二分割比lower_bound快啊。

#include    <iostream>
#include    <cstdio>
#include    <cstdlib>
#include    <algorithm>
#include    <cstring>
#define LL long long int
#define dob double
using namespace std;

const int N = 200010;
int n,m,tot1,tot2;LL Ans;
struct Data{
  int x,y;
  bool operator <(const Data &i)const{
    return y<i.y;
  }
}scr[N],st1[N],st2[N],t[N];

inline int gi(){
  int x=0,res=1;char ch=getchar();
  while(ch>'9'||ch<'0'){if(ch=='-')res*=-1;ch=getchar();}
  while(ch<='9'&&ch>='0')x=x*10+ch-48,ch=getchar();
  return x*res;
}

/*
CDQ按上下(y)分治。传下去时y有序,传上去时x有序。
枚举上半部分的点,求它的贡献?
1.考虑上半部分的限制
这个点受左边y坐标小于它的点约束,且只考虑往左边第一个点x'就可以了。
因为你要越中线。过了x'就是不合法。
找到左边第一个y小于它的点 -> 单调栈。
在上半部分维护一个y递增的单调栈即可。
2.考虑下半部分的限制
下半部分的点合法,它在y以内的右上角一定没有点。
画出合法曲线,发现它的y是单调递减的。
随便维护一个单调递减,找的时候二分/lower_bound一下就好。
上下要一起枚举一起加点,因为"在y以内的右上角"。
*/

inline void insert1(Data Is){//下半部分,单调递减栈
  while(tot1 && st1[tot1]<Is)tot1--;
  st1[++tot1]=Is;
}

inline void insert2(Data Is){
  while(tot2 && Is<st2[tot2])tot2--;
  st2[++tot2]=Is;
}

//二分找下半部分x比nx大的点数
inline int getl(int nx){
  int l=1,r=tot1,ans=r+1;
  while(l<=r){
    int mid=(l+r)>>1;
    if(st1[mid].x>nx)ans=mid,r=mid-1;
    else l=mid+1;
  }
  return ans;
}

inline int calc(Data Is){
  insert2(Is);
  if(tot2==1)return tot1;
  if(!tot1)return 0;
  Data Ls=st2[tot2-1];
  int l=getl(Ls.x);
  return tot1-l+1;
}

inline void CDQ(int l,int r){
  if(l==r)return;
  int mid=(l+r)>>1;
  CDQ(l,mid);CDQ(mid+1,r);
  int i=l,j=mid+1,k=l;
  tot1=0;tot2=0;
  while(i<=mid && j<=r){
    if(scr[i].x<scr[j].x){
      insert1(scr[i]);
      t[k++]=scr[i++];
    }
    else{
      Ans+=calc(scr[j]);
      t[k++]=scr[j++];
    }
  }
  while(i<=mid)t[k++]=scr[i++];
  while(j<=r){
    Ans+=calc(scr[j]);
    t[k++]=scr[j++];
  }
  for(k=l;k<=r;++k)scr[k]=t[k];
}

int main()
{
  n=gi();
  for(int i=1;i<=n;++i){
    scr[i].x=gi();scr[i].y=gi();
  }
  sort(scr+1,scr+n+1);
  CDQ(1,n);
  printf("%lld\n",Ans);
  return 0;
}

  


Output

出口一行一个刚刚整数,代表遵从启示的地的个数

1)Zookeeper注册中心
Storm集群

Description

JOI村有平等切开荒地,上面竖在N个稻草人,村民们每年多次当稻草人们的四周举行祭典。

生同样潮,JOI村之村长听到了稻草人们的迪,计划以荒郊中开垦一切片田地。和开导中之均等,田地需要满足以下标准:

地的相是止平行于以标轴的长方形;

左下角和右侧上比各出一个稻草人;

步的内(不包边界)没有稻草人。

给闹每个稻草人的坐标,请您要来有些许遵从启示的处境的个数


Kibana:基于Elasticsearch的数码可视化组件,超强的数额可视化能力是不少商行选择ELK
stack的机要原由。

Input

第一尽一个刚刚整数N,代表稻草人的个数

联网下N行,第i履行(1<=i<=N)包含2独由空格分隔的平头Xi和Yi,表示第i单稻草人的坐标

 

4237: 稻草人

Time Limit: 40 Sec  Memory Limit: 256 MB

 

Sample Input

4
0 0
2 2
3 4
4 3

 

 

  1. 核心思想

3)【ZeroMQ】

 

 

1)【ActiveMQ 】     ActiveMQ
是Apache出品,最盛的,能力强大的开源消息总线,对JAVA支持好

RabbitMQ + PHP
(三)案例演示

7)【两栽信息模式】

 

            a)每个消息可以来差不多独顾客
            
b)发布者和订阅者之间时有发生时光达之指。针对某个主题(Topic)的订阅者,它要创造一个订阅者之后,才能够花发布者的信息。
           c)为了消费信息,订阅者必须保障运行的状态。

Kafka是一样种植胜似吞吐量的分布式发布订阅消息网,它可拍卖消费者规模之网站被之备动作流数据。
这种动作(网页浏览,搜索以及其他用户的步履)是在现代网上之好多社会效果的一个关键因素。
这些数据一般是由于吞吐量的渴求要通过拍卖日志与日志聚合来缓解。
对于诸如Hadoop的同样的日记数据以及离线分析体系,但还要要求实时处理的限,这是一个实用之化解方案。Kafka的目的是经Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的音信处理,也是为了通过集群机来提供实时的消费。

电商系统 日志收集系统

消息队列中件是分布式系统中任重而道远的机件,主要解决采取耦合,异步消息,流量削锋等题材。实现高性能,高可用,可伸缩和结尾一致性架构。是大型分布式系统不可缺失的中等件。

4)【日志系统】

4)【Kafka】

号称史上无与伦比抢的信息队列,它实际上类似于Socket的同样密密麻麻接口,他以及Socket的界别是:普通的socket是端到端的(1:1之关系),而ZMQ却是可N:M
的涉,人们对BSD套接字的询问较多的是点对点的连年,点对碰连要显式地建连接、销毁连接、选择情商(TCP/UDP)和处理错误等,而ZMQ屏蔽了这些细节,让你的纱编程更为简易。ZMQ用于node与node间的通信,node可以是主机或者是经过。

1)【概述】

 


Elasticsearch:实时日记分析服务之核心技术,一个schemaless,实时的数量存储服务,通过index组织数量,兼具强大的寻找与统计功能。

章地址

 

 

6)【storm】

1.
局部词汇和技能

RabbitMQ + PHP
(三)案例演示


RabbitMQ的安装

— Kafka:接收用户日志的音队列。

异步处理,应用解耦,流量削锋和信息报道四独场景。

      — 发布订阅(Pub/sub模式)

RabbitMQ + PHP
(二)AMQP拓展安装

 

RabbitMQ + PHP
(二)AMQP拓展安装

 

3)【消息中间件示例】

Zookeeper 分布式服务框架是 Apache
Hadoop
的一个子项目,它最主要是用来化解分布式应用中不时遇上的有数额管理问题,如:统一命名服务、状态并服务、集群管理、分布式应用配置起之保管等于

 

3.
广大消息队列中件

— Logstash:做日志解析,统一成JSON输出为Elasticsearch。

    – 点对点(P2P模式) :
 
          
   a)每个消息就生一个主顾(Consumer)(即如让消费,消息就是不再在消息队列中)
             
 b)发送者和接收者之间以日达未曾借助,也就是说当发送者发送了信息之后,不管接收者有没发生正在运转,它不见面潜移默化及信息让发送至队
              c)接收者在中标接收信息随后用于行应答成功

 

拓展阅读:

 

 

 

RabbitMQ + PHP
(一)入门与安装

 



RabbitMQ是风靡的开源音队列系统,用erlang语言开发。RabbitMQ是AMQP(高级消息队列协议)的正规落实。支持多客户端,如:Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等,支持AJAX,持久化。用于在分布式系统中储存转发信息,在易用性、扩展性、高可用性等地方呈现不俗

 


ELK Static(新浪kafka日志处理下案例)

举凡一致种植 实现一个实时计算体系

RabbitMQ + PHP
(一)入门与安装

眼下在产环境,使用比较多之消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ等

参照文档:

2)【RabbitMQ】

2)【应用场景】