zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 【数据结构】线段树

    【本文解决 区间修改/区间求和 的问题】


    区间求和部分内容与上一篇内容相同,详见 线段树点修改/区间求和


    已经知道了在O(logN)的复杂度内求N个连续数之和的做法

    对于区间修改,最简单的办法就是进行多次点修改

    但是多次点修改最后的时间复杂度为O(NlogN),还不及最普通的数组模拟O(n)效率高

    并且,多次点修改的操作与用树状数组模拟几乎无差别,甚至说树状数组写起来要比线段树简单得多

    所以对于区间修改,要引入一种叫做“懒惰标记”的概念



    进行区间标记时的线段树节点结构体定义方式

    struct node
    {
        int l,r;
        ll sum,lazy;
        void add(ll x)
        {
            sum+=x*(r-l+1);
            lazy+=x;
        }
    }tree[MAXN*4];
    

    懒惰标记的添加方法

    如果当前要把 [L,R] 这一整个区间内的每个元素加上x

    与点修改的方式相同,从根节点开始向下寻找

    关键:如果找到一个节点,它表示的线段完全包含于 [L,R] 的话,不需要继续修改它的子树,而是直接在这个节点上进行懒惰标记即可(即在这个节点包含着的所有叶子节点的公共祖先上标记)

    标记方法为:这个节点的sum值加上节点表示的区间内的元素个数乘以x,并将lazy值加上x

    即上述代码中的add函数


    懒惰标记添加图示

    如上图所示,假设有个长度为10的序列,初始值分别为1~10

    即6~10和为40,6~8和为21,9~10和为19

    此时有一个操作,要将6~10之间所有元素增加2

    发现此时这个节点表示的线段[6,10]正好在要求的范围内

    此时不需要继续寻找下去给每个叶子节点加2然后再回溯

    只需要在当前这个节点上给懒惰标记lazy +2即可


    懒惰标记在查询中的变化与作用

    接着上述图示中的例子

    假设添加完懒惰标记后要查找[8,10]之间的元素之和

    同样的,根据上一篇的方法来到[6,10]这个节点,发现[8,10]包含于[6,10]

    此时就需要进行一个操作——向下传递懒惰标记 push_down

    传递后的结果如图所示,然后再往下寻找答案

    先考虑左儿子,[6,8]与[8,10]有部分重叠,说明这个节点的子树里存在某个节点对答案有贡献

    所以继续向下传递懒惰标记

    左节点表示的线段[6,7]与查询区间无交点,舍去

    发现右节点完全包含于[8,10],所以返回[8,8]这个节点的值10

    这样[6,10]的左子树查找完毕,看右节点

    发现右节点[9,10]完全包含于[8,10],所以此时不需要向下传递,直接返回sum值23

    查找完成,答案为10+23=33


    懒惰标记的总结

    从几幅图中可以很明显的看到,懒惰标记是只有在要使用的时候才会向下传递,而在没有明确使用时只会标记在区间的公共祖先上

    如果非叶子节点表示的线段完全满足查询要求,直接返回节点的sum值即可

    如果非叶子节点表示的线段完全不满足查询要求,说明整个子树都不满足,也不需要向下传递

    只有在非叶子节点表示的线段部分满足查询要求,说明这个节点的sum值虽然不能直接使用,但是节点的子树内会有节点需要使用,此时再进行向下传递

    这也是这种标记被叫做懒惰的由来——用的时候再说


    代码实现部分

    向下传递 push_down

    void push_down(int id)
    {
        tree[id<<1].add(tree[id].lazy);
        tree[id<<1|1].add(tree[id].lazy);
        tree[id].lazy=0;
    }
    

    即把id节点的lazy值传给两个子节点,同时id节点的lazy值清零


    建树 buildTree

    void buildTree(int id,int l,int r)
    {
        tree[id].l=l;
        tree[id].r=r;
        tree[id].sum=tree[id].lazy=0;
        if(l==r)
            tree[id].sum=ar[l];
        else
        {
            int mid=(l+r)>>1;
            buildTree(id<<1,l,mid);
            buildTree(id<<1|1,mid+1,r);
            push_up(id);
        }
    }
    

    相对于点修改的建树

    这里只是多了一句tree[id].lazy=0而已


    更新 update

    void update(int id,int l,int r,ll val)
    {
        int L=tree[id].l,R=tree[id].r;
        if(l<=L&&R<=r)
            tree[id].add(val);
        else
        {
            push_down(id);
            int mid=(L+R)>>1;
            if(mid>=l)
                update(id<<1,l,r,val);
            if(mid<r)
                update(id<<1|1,l,r,val);
            push_up(id);
        }
    }
    

    如果访问到的id节点所表示的线段完全包含于查询区间[l,r]的话

    只需要直接往id节点打上懒惰标记即可

    否则,需要先向下传递懒惰标记,再对子节点进行更新,最后回溯更新自身

    如果不先向下传递标记,会在回溯时因为没有处理懒惰标记就更新sum值导致错误


    查询 query

    ll query(int id,int l,int r)
    {
        int L=tree[id].l,R=tree[id].r;
        if(l<=L&&R<=r)
            return tree[id].sum;
        push_down(id);
        int mid=(L+R)>>1;
        ll res=0;
        if(mid>=l)
            res+=query(id<<1,l,r);
        if(mid<r)
            res+=query(id<<1|1,l,r);
        push_up(id);
        return res;
    }
    

    如果此时id表示的区间完全包含于查询的区间,直接返回sum值即可

    否则,向下传递懒惰标记,再以两个子节点返回的值作为答案即可




    完整程序

    POJ 3468 的输入样式为例

    C a b c 将[a,b]之间的值增加c

    Q a b 查询[a,b]之和

    #include<iostream>
    using namespace std;
    typedef long long ll;
    const int MAXN=1e5+50;
    
    struct node
    {
        int l,r;
        ll sum,lazy;
        void add(ll x)
        {
            sum+=x*(r-l+1);
            lazy+=x;
        }
    }tree[MAXN*4];
    
    int ar[MAXN];
    
    void push_up(int id)
    {
        tree[id].sum=tree[id<<1].sum+tree[id<<1|1].sum;
    }
    
    void push_down(int id)
    {
        tree[id<<1].add(tree[id].lazy);
        tree[id<<1|1].add(tree[id].lazy);
        tree[id].lazy=0;
    }
    
    void buildTree(int id,int l,int r)
    {
        tree[id].l=l;
        tree[id].r=r;
        tree[id].sum=tree[id].lazy=0;
        if(l==r)
            tree[id].sum=ar[l];
        else
        {
            int mid=(l+r)>>1;
            buildTree(id<<1,l,mid);
            buildTree(id<<1|1,mid+1,r);
            push_up(id);
        }
    }
    
    void update(int id,int l,int r,ll val)
    {
        int L=tree[id].l,R=tree[id].r;
        if(l<=L&&R<=r)
            tree[id].add(val);
        else
        {
            push_down(id);
            int mid=(L+R)>>1;
            if(mid>=l)
                update(id<<1,l,r,val);
            if(mid<r)
                update(id<<1|1,l,r,val);
            push_up(id);
        }
    }
    
    ll query(int id,int l,int r)
    {
        int L=tree[id].l,R=tree[id].r;
        if(l<=L&&R<=r)
            return tree[id].sum;
        push_down(id);
        int mid=(L+R)>>1;
        ll res=0;
        if(mid>=l)
            res+=query(id<<1,l,r);
        if(mid<r)
            res+=query(id<<1|1,l,r);
        push_up(id);
        return res;
    }
    
    int main()
    {
        ios::sync_with_stdio(0);
        cin.tie(0);cout.tie(0);
        int i,n,q,a,b,d;
        char opr[5];
        cin>>n>>q;
        for(i=1;i<=n;i++)
            cin>>ar[i];
        buildTree(1,1,n);
        while(q--)
        {
            cin>>opr;
            if(opr[0]=='Q')
            {
                cin>>a>>b;
                cout<<query(1,a,b)<<'
    ';
            }
            else
            {
                cin>>a>>b>>d;
                update(1,a,b,d);
            }
        }
        
        return 0;
    }
    
  • 相关阅读:
    Java并发之AQS详解
    Linux查看日志常用命令
    换了电脑如何使用hexo继续写博客
    职业保持年轻感
    如何用区块链技术解决信任问题?Fabric 架构深度解读
    一致性哈希(hash)算法
    你真的了解volatile关键字吗?
    Spring的IOC原理
    使用Hexo+Github搭建属于自己的博客(进阶)
    使用Hexo+Github搭建属于自己的博客(基础)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/stelayuri/p/12526469.html
Copyright © 2011-2022 走看看