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  • 初步学习线段树

    假如给你一组数,要求你做若干个操作,操作有两种: 1、把一个区间的数加上k。 2、查询某个区间的区间和  
    显然我们可以用O(N)的时间复杂度完成这两个操作。  
    但假如操作个数和N的规模非常大,比如达到了10^5的规模,那么朴素做法就太慢了。因此,我们需要一个新的东西——线段树。

    什么是线段树(Segment Tree)?

      线段树是一种二叉搜索树,与区间树相似,它将一个区间划分成一些单元区间,每个单元区间对应线段树中的一个叶结点。 对于线段树中的每一个非叶子节点[a,b],它的左儿子表示的区间为[a,(a+b)/2],右儿子表示的区间为[(a+b)/2+1,b]。因此线段树是平衡二叉树,最后的子节点数目为N,即整个线段区间的长度。(摘自百度百科)。

      简单的说就是在树上的每一个节点存储一个区间上的信息,一个点的左右儿子分别储存该点所存的左半个区间和右半个区间。

      举个栗子,假如给我们一组数1,2,6,3,8,9,5,7,4,5,我们想储存每个区间的区间和。那么这个线段树大概长这样:

                  img

                                  (每个节点存储节点所代表区间的区间和)

    线段树可以做什么?

    线段数支持:

    1. 单点/区间修改(update)

    2. 单点/区间查询 (query)

    它们的时间复杂度都是O(log n)的

    做法(思路)

      建树(build):我们要每次二分一个区间,然后分别存入左右儿子中,这个过程是相似的,因此我们可以用递归完成建树。当区间长度为1时,我们把数列中数的值存入叶子结点,然后向上传递。

      

         img

     更新(update):如果我们要更新某一段区间A的值,那么显然我们只需要递归更新区间中每一个数的值,然后回溯时更新父节点的值。

      我们依然递归完成这个任务,但update和build有一些区别,我们来思考。(下面的假设请对照上图)

    假如我们要修改([2,2]) , 那么我们直接简单的递归到([2,2])然后向上更新父节点的值即可。

      假如我们要更新([4,6]),那么问题来了,这个区间处在两个子树中,我们无法找到直接代表这个区间的节点。但这样我们就没办法修改了吗?不是的。我们可以把([4,6])拆成([4,5])([6,6])分别修改。这只需要在向下递归时加一个判断。

     查询(query):查询的步骤和更新是相似的。

     优化

      实际上,这样的线段树还不是足够快的,每次我们更新了所要修改的区间A所在的节点,A所包含的区间,和包含A的区间,有没有办法优化这件事情使它更新的节点少一些呢??

      答案是有的,我们可以先不更新A所包含的区间。然后引入一个懒标记,记录当前节点未向下传递的修改。

      也就是说假如我想给([4,5])每个数加上(k),然后我们就只需要给([4,5])这个节点加上((5-4)k),((区间长度*k)),然后在([4,5])的懒标记上记录下(k),等到访问到([4,5])的子节点时再传递下去。这样,线段树效率又得到了提高。

     实现  

    干巴巴的说不知道大家能不能看懂。我们来看一下代码实现。

    由于线段树是二叉树,我们直接规定(i)的儿子分别是(2i)(2i +1),具体原因相信大家在学习二叉树时都明白了。

    通过define简化代码,(x <<1)和 (x <<1|1)分别相当于x*2和x*2 + 1。

    #define ls(x) (x << 1)
    #define rs(x) (x << 1 | 1)
    

    用结构体储存

    struct Tree{
    	int l,r,sum,tag;
    }tree[N*4];//N是数列长度,开4倍空间确保不会爆掉
    

    通过push_up来在回溯后更新当前结点的值,用push_down向下传递懒标记。

    void push_up(int p) { 
    	t[p].w = t[ls(p)].w + t[rs(p)].w; 
    }
    void push_down(int p){
    	t[ls(p)].w += t[p].tag * (t[ls(p)].r - t[ls(p)].l + 1);
    	t[rs(p)].w += t[p].tag * (t[rs(p)].r - t[rs(p)].l + 1);
    	t[ls(p)].tag += t[p].tag;
    	t[rs(p)].tag += t[p].tag;
    	t[p].tag = 0;
    }
    

    build函数的实现

    void build(int p,int ll,int rr){ //p是当前所在的节点编号[ll,rr]是当前所处的区间
    	t[p].l = ll; t[p].r = rr;
    	if(ll == rr) { t[p].w = a[ll]; return;} //如果区间长度为1,t[p].sum显然等于a[ll];
    	int mid = (ll + rr) >> 1;//二分当前区间
    	build(ls(p),ll,mid); //处理左子树
    	build(rs(p),mid + 1,rr); //处理右子树
    	push_up(p); //处理完儿子,更新p节点的信息;
    }
    

    update函数的实现

    void update(int p,int ll,int rr,int k){
    	if(ll <= t[p].l && t[p].r <= rr){
    		t[p].tag += k; 
    		t[p].w += k * (t[p].r - t[p].l + 1);
    		return ;
    	}
    	int mid = (t[p].l + t[p].r) >> 1;
    	push_down(p);
    	if(ll <= mid) update(ls(p),ll,rr,k);
    	if(mid < rr)  update(rs(p),ll,rr,k);
    	push_up(p);
    }
    

    query函数的实现

    long long query(int p,int ll,int rr){
    	if(ll <= t[p].l && t[p].r <= rr) 
    		return t[p].w;
    	int mid = (t[p].l + t[p].r) >> 1; 
    	long long res = 0;
    	push_down(p);
    	if(ll <= mid) res += query(ls(p),ll,rr);
    	if(mid < rr)  res += query(rs(p),ll,rr);
    	return res;
    }
    

      至此,一棵线段树就写好啦!

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/FoxC/p/13173779.html
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