有一个日志文件，存放当天用户ID和上线，下线的时间（时间为从0 点开始到当前的秒数），这个日志文件有10亿条记录。请你设计一个算法，根据这个日志文件绘制当天在线人数曲线图。
日志文件内容如下：
UID 上线时间 下线时间
112 200 5000
342 1320 20080
………………总共有10亿条
我的回答是，申请一个大数组，数组长度就是一天有多少秒，类似int a[24*60*60]，初直为0，数组下标表示时间，内容表示当前同时在线人数
依次读取没条数据，将每条数据上/下线时间之间的所有数组都自加一
读取完所有数据并数组自加后，只要根据这个数组就可以很容易的绘制当天在线人数曲线了。
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具体还是申请一个这么大的数组，不过不同点是：不是用下标代表秒数，而是将这个大数组当作一颗巨大的二叉树，a[i]的左孩子是a[2*i+1]，右孩子 是a[2*i+2]，然后每次累加都会是对数级别的（而不是线性的），总的复杂度从O(n^2)提高到了O(nlogn)，不知道还有没有更好的……
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还有一个好办法，可以把复杂度降低到O(n)，先设置两个24*60*60的数组，对每条记录，进入在第一个数组+1，退出在第二个数组-1，然后对两个 数组执行累加（a[i] += a[i-1];这种），再然后把两个数组每一项加起来，就是要求的在线人数了~~
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http://hi.baidu.com/alpc62/blog/item/469edeca0043e382c8176875.html/cmtid/db18e201a61cfe0b1d9583c0
好久没写过算法了，添一个吧，写一个线段树的入门知识，比较大众化。
上次在湖大，其中的一道题数据很强，我试了好多种优化都TLE，相信只能用线段树才能过。回来之后暗暗又学了一次线段树，想想好像是第三次学了，像 网络流一样每学一次都有新的体会。
把问题简化一下：
在自然数，且所有的数不大于30000的范围内讨论一个问题：现在已知n条线段，把端点依次输入告诉你，然后有m个询问，每个询问输入一个点，要求 这个点在多少条线段上出现过；
最基本的解法当然就是读一个点，就把所有线段比一下，看看在不在线段中；
每次询问都要把n条线段查一次，那么m次询问，就要运算m*n次，复杂度就是O(m*n)
这道题m和n都是30000，那么计算量达到了10^9；而计算机1秒的计算量大约是10^8的数量级，所以这种方法无论怎么优化都是超时
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因为n条线段是固定的，所以某种程度上说每次都把n条线段查一遍有大量的重复和浪费；
线段树就是可以解决这类问题的数据结构
举例说明：已知线段[2,5] [4,6] [0,7]；求点2,4,7分别出现了多少次
在[0,7]区间上建立一棵满二叉树：（为了和已知线段区别，用【】表示线段树中的线段）
【0,7】
/ \
【0,3】 【4,7】
/ \ / \
【0,1】 【2,3】 【4,5】 【6,7】
/ \ / \ / \ / \
【0,0】 【1,1】【2,2】 【3,3】 【4,4】 【5,5】 【6,6】 【7,7】
每个节点用结构体：
struct line
{
int left,right;//左端点、右端点
int n;//记录这条线段出现了多少次，默认为0
}a[16];
和堆类似，满二叉树的性质决定a[i]的左儿子是a[2*i]、右儿子是a[2*i+1];(i从1开始)
然后对于已知的线段依次进行插入操作：
从树根开始调用递归函数insert
void insert(int s,int t,int step)//要插入的线段的左端点和右端点、以及当前线段树中的某条线段
{
if (s==a[step].left && t==a[step].right)
{
a[step].n++;//插入的线段匹配则此条线段的记录+1
return;//插入结束返回
}
if (a[step].left==a[step].right) return;//当前线段树的线段没有儿子，插入结束返回
int mid=(a[step].left+a[step].right)/2;
if (mid>=t) insert(s,t,step*2);//如果中点在t的右边，则应该插入到左儿子
else if (mid<s) insert(s,t,step*2+1);//如果中点在s的左边，则应该插入到右儿子
else//否则，中点一定在s和t之间，把待插线段分成两半分别插到左右儿子里面
{
insert(s,mid,step*2);
insert(mid+1,t,step*2+1);
}
}
三条已知线段插入过程：
[2,5]
--[2,5]与【0,7】比较，分成两部分：[2,3]插到左儿子【0,3】，[4,5]插到右儿子【4,7】
--[2,3]与【0,3】比较，插到右儿子【2,3】；[4,5]和【4,7】比较，插到左儿子【4,5】
--[2,3]与【2,3】匹配，【2,3】记录+1；[4,5]与【4,5】匹配，【4,5】记录+1
[4,6]
--[4,6]与【0,7】比较，插到右儿子【4,7】
--[4,6]与【4,7】比较，分成两部分，[4,5]插到左儿子【4,5】；[6,6]插到右儿子【6,7】
--[4,5]与【4,5】匹配，【4,5】记录+1；[6,6]与【6,7】比较，插到左儿子【6,6】
--[6,6]与【6,6】匹配，【6,6】记录+1
[0,7]
--[0,7]与【0,7】匹配，【0,7】记录+1
插入过程结束，线段树上的记录如下（红色数字为每条线段的记录n）：
【0,7】
1
/ \
【0,3】 【4,7】
0 0
/ \ / \
【0,1】 【2,3】 【4,5】 【6,7】
0 1 2 0
/ \ / \ / \ / \
【0,0】 【1,1】 【2,2】 【3,3】 【4,4】 【5,5】 【6,6】 【7,7】
0 0 0 0 0 0 1 0
询问操作和插入操作类似，也是递归过程，略
2——依次把【0,7】 【0,3】 【2,3】 【2,2】的记录n加起来，结果为2
4——依次把【0,7】 【4,7】 【4,5】 【4,4】的记录n加起来，结果为3
7——依次把【0,7】 【4,7】 【6,7】 【7,7】的记录n加起来，结果为1
不管是插入操作还是查询操作，每次操作的执行次数仅为树的深度——logN
建树有n次插入操作，n*logN，一次查询要logN，m次就是m*logN；总共复杂度O(n+m)*logN，这道题N不超过 30000，logN约等于14，所以计算量在10^5～10^6之间，比普通方法快了1000倍；
这道题是线段树最基本的操作，只用到了插入和查找；删除操作和插入类似，扩展功能的还有测度、连续段数等等，在N数据范围很大的时候，依然可以用离 散化的方法建树。
湖大的那道题目绕了个小弯子，alpc12有详细的题目和解题报告，有兴趣的话可以看看http://www.cppblog.com/sicheng/archive/2008/01/09/40791.html
线段树的经典题目就是poj1177的picturehttp://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline /problem?id=1177