非递归式(zkw)线段树详解(一)

2023-10-07 03:30
文章标签 详解 递归 线段 zkw

本文主要是介绍非递归式(zkw)线段树详解(一),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

线段树,是在信息学各类比赛中经常出现的数据结构之一
普通的线段树大家应该都会,下面来介绍一种不需要递归的线段树

zkw线段树
出自:《统计的力量》-张昆玮

zkw线段树不同于普通线段树的地方在于:它采用堆结构,构造一颗满二叉树(也可以说是完全二叉树),而二叉树的最后一层则是各个节点。
这里写图片描述
注意:zkw线段树必须是点树,即完全闭区间
普通线段树中的修改需要去查询节点,并分为三类:
完全覆盖,在左区间,在右区间
那么换个方法,自底向上更新呢?
这就是zkw的想法

下面以 单点修改 区间求值为例子
建树:
采用堆结构,取到log(n)-1层最后一个节点,例如上图中,[3,4]节点的标号为3。
那么从3+1开始到3+4,就是1-4四个点的位置了。
好。我们直接把值丢到tree[4~7]中就可以了。。。。
同时向上更新:tree[i]=tree[i*2]+tree[i*2+1]
代码:

inline void up(int x)
{tr[x]=tr[x<<1]+tr[x<<1|1];
}
inline void build()
{for(M=1;M<=n+1;M<<=1);for(int j=M+1;j<=M+n;j++)scanf("%d",&tr[j]);for(int j=M-1;j;j--)up(j);
}

上面代码中,M为log(n)-1层的最后一个节点的下标

更新:
单点更新,更新第k个点同时更新所有k的祖先

inline void update(int x,int y)
{for(tr[x+=M]+=y,x>>=1;x;x>>=1)up(x);
}

查询:
查询s-t区间的和
这个略微复杂,考虑s和t的区间位置:
当s为左儿子,则s的父亲节点被s-t包含,反之该区间内只有s被包含同理 当t为右儿子,则t的父亲节点被s-t包含
很容易理解 可以直接加上t和s的兄弟节点来得到父亲节点的值,同时把s和t上移
当s和t是兄弟时,说明s-t的区间中所有数已经被全部包含
这里可以用到一些位运算优化:
用&确定左右子树,用^确定是否为兄弟关系

inline int  query(int s,int t)
{int ans=0;s=s+M-1;t=t+M+1;for(;s^t^1;s>>=1,t>>=1){if(~s&1)ans+=tr[s^1];if(t&1) ans+=tr[t^1];}return ans;
}

然后。。整个代码就写完了

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
int M;
int tr[1500001],n,m;
inline void up(int x)
{tr[x]=tr[x<<1]+tr[x<<1|1];
}
inline void build()
{for(M=1;M<=n+1;M<<=1);for(int j=M+1;j<=M+n;j++){int t;scanf("%d",&t);tr[j]=t;}for(int j=M-1;j;j--)up(j);
}
inline void update(int x,int y)
{for(tr[x+=M]+=y,x>>=1;x;x>>=1)up(x);
}
inline int  query(int s,int t)
{int ans=0;s=s+M-1;t=t+M+1;for(;s^t^1;s>>=1,t>>=1){if(~s&1)ans+=tr[s^1];if(t&1) ans+=tr[t^1];}return ans;
}
int main()
{cin>>n>>m;build();for(int i=1;i<=m;i++){int x,y,z;scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);if(x==1)update(y,z);else    printf("%d\n",query(y,z));}
}

是不是比普通线段树的代码简短好多。。同时运行速度比普通线段树快2-3倍



接下来…..恶心的来了

区间修改
原文中说是要利用的。。前缀的前缀和。。。
本蒟蒻语文不好。。是在不懂什么意思- -
但是大概是利用差分思想(不是积分差分的那个

一个简单的例子:区间修改 单点求值
(区间修改 区间求和下次再说咯。。
我们可以发现,在这个问题中,如果一个个单点修改的复杂度是nlogn,好像还不如暴力。。
大家如果学过树状数组,应该好理解一些。
我们可以把每个点的值,化为从根节点到那个点的链上所有标记之和
上面说了标记。。没错。。类似于lazy标记
但是这个lazy标记不会被pushdown反而只会upupup
考虑这样的情况

这里写图片描述
求链上的和,我们就可以把这棵树改造为
这里写图片描述
上述操作代码:

int mi=min(tr[s],tr[s^1]);
tr[s]-=mi;
tr[s^1]-=mi;
tr[s>>1]+=mi;
s>>=1;

那么这样,我们就可以只记录它的偏移量,而不直接记录值
于是就构造了一颗。。标记树
对于单点求和,确实没有必要记录下每个点的值,但是如果要区间求值就需要建两棵zkw树了。。比较烦,下次讲
那么求单点的值也是很简单的啦。下面来分步讲解
建树:
同上,只是更新1-M之间的过程改一下

inline void build()
{for(M=1;M<=n+1;M<<=1);for(int i=M+1;i<=M+n;i++)scanf("%d",&tr[i]);int t=M+n;for(t=M;t;t--){int mi=min(tr[t<<1],tr[t<<1|1]);tr[t<<1]-=mi;tr[t<<1|1]-=mi;tr[t]+=mi;}
}

更新:
由于要处理区间,可以参考之前的求区间和部分程序
只不过要加上那个up,并且求值改为修改

inline void add(int s,int t,int v)
{for(s=s+M-1,t=t+M+1;s^t^1;s>>=1,t>>=1){if(~s&1)   tr[s^1]+=v;if(t&1)     tr[t^1]+=v;int mi=min(tr[s^1],tr[s]);tr[s]-=mi;tr[s^1]-=mi;tr[s>>1]+=mi;mi=min(tr[t^1],tr[t]);tr[t]-=mi;tr[t^1]-=mi;tr[t>>1]+=mi;}while(s){int mi=min(tr[s],tr[s^1]);tr[s]-=mi;tr[s^1]-=mi;tr[s>>1]+=mi;s>>=1;}
}

好吧我知道这个有点恶心。。但是仔细看还是容易理解的
查询:
这个简单了啊
一条链上全部加起来

inline int query(int x)
{int sum=0,p=M+x;while(p)sum+=tr[p],p>>=1;return sum;
}

又写完了咯

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
int M;
int tr[2000001],n,m;
inline void build()
{for(M=1;M<=n+1;M<<=1);for(int i=M+1;i<=M+n;i++)scanf("%d",&tr[i]);int t=M+n;for(t=M;t;t--){int mi=min(tr[t>>1],tr[t>>1|1]);tr[t>>1]-=mi;tr[t>>1|1]-=mi;tr[t]+=mi;}
}
inline void add(int s,int t,int v)
{for(s=s+M-1,t=t+M+1;s^t^1;s>>=1,t>>=1){if(~s&1)    tr[s^1]+=v;if(t&1)        tr[t^1]+=v;int mi=min(tr[s^1],tr[s]);tr[s]-=mi;tr[s^1]-=mi;tr[s>>1]+=mi;mi=min(tr[t^1],tr[t]);tr[t]-=mi;tr[t^1]-=mi;tr[t>>1]+=mi;}while(s){int mi=min(tr[s],tr[s^1]);tr[s]-=mi;tr[s^1]-=mi;tr[s>>1]+=mi;s>>=1;}
}
inline int query(int x)
{int sum=0,p=M+x;while(p)sum+=tr[p],p>>=1;return sum;
}
int main()
{cin>>n>>m;build();for(int i=1;i<=m;i++){int x;scanf("%d",&x);if(x==1){int s,t,v;scanf("%d%d%d",&s,&t,&v); add(s,t,v);}else{int s;scanf("%d",&s);printf("%d\n",query(s));}}
}

感谢读到这里

这篇关于非递归式(zkw)线段树详解(一)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/155754

相关文章

C++使用栈实现括号匹配的代码详解

《C++使用栈实现括号匹配的代码详解》在编程中,括号匹配是一个常见问题,尤其是在处理数学表达式、编译器解析等任务时,栈是一种非常适合处理此类问题的数据结构,能够精确地管理括号的匹配问题,本文将通过C+... 目录引言问题描述代码讲解代码解析栈的状态表示测试总结引言在编程中,括号匹配是一个常见问题,尤其是在

Debezium 与 Apache Kafka 的集成方式步骤详解

《Debezium与ApacheKafka的集成方式步骤详解》本文详细介绍了如何将Debezium与ApacheKafka集成,包括集成概述、步骤、注意事项等,通过KafkaConnect,D... 目录一、集成概述二、集成步骤1. 准备 Kafka 环境2. 配置 Kafka Connect3. 安装 D

Java中ArrayList和LinkedList有什么区别举例详解

《Java中ArrayList和LinkedList有什么区别举例详解》:本文主要介绍Java中ArrayList和LinkedList区别的相关资料,包括数据结构特性、核心操作性能、内存与GC影... 目录一、底层数据结构二、核心操作性能对比三、内存与 GC 影响四、扩容机制五、线程安全与并发方案六、工程

Spring Cloud LoadBalancer 负载均衡详解

《SpringCloudLoadBalancer负载均衡详解》本文介绍了如何在SpringCloud中使用SpringCloudLoadBalancer实现客户端负载均衡,并详细讲解了轮询策略和... 目录1. 在 idea 上运行多个服务2. 问题引入3. 负载均衡4. Spring Cloud Load

Springboot中分析SQL性能的两种方式详解

《Springboot中分析SQL性能的两种方式详解》文章介绍了SQL性能分析的两种方式:MyBatis-Plus性能分析插件和p6spy框架,MyBatis-Plus插件配置简单,适用于开发和测试环... 目录SQL性能分析的两种方式:功能介绍实现方式:实现步骤:SQL性能分析的两种方式:功能介绍记录

在 Spring Boot 中使用 @Autowired和 @Bean注解的示例详解

《在SpringBoot中使用@Autowired和@Bean注解的示例详解》本文通过一个示例演示了如何在SpringBoot中使用@Autowired和@Bean注解进行依赖注入和Bean... 目录在 Spring Boot 中使用 @Autowired 和 @Bean 注解示例背景1. 定义 Stud

如何通过海康威视设备网络SDK进行Java二次开发摄像头车牌识别详解

《如何通过海康威视设备网络SDK进行Java二次开发摄像头车牌识别详解》:本文主要介绍如何通过海康威视设备网络SDK进行Java二次开发摄像头车牌识别的相关资料,描述了如何使用海康威视设备网络SD... 目录前言开发流程问题和解决方案dll库加载不到的问题老旧版本sdk不兼容的问题关键实现流程总结前言作为

SQL 中多表查询的常见连接方式详解

《SQL中多表查询的常见连接方式详解》本文介绍SQL中多表查询的常见连接方式,包括内连接(INNERJOIN)、左连接(LEFTJOIN)、右连接(RIGHTJOIN)、全外连接(FULLOUTER... 目录一、连接类型图表(ASCII 形式)二、前置代码(创建示例表)三、连接方式代码示例1. 内连接(I

Go路由注册方法详解

《Go路由注册方法详解》Go语言中,http.NewServeMux()和http.HandleFunc()是两种不同的路由注册方式,前者创建独立的ServeMux实例,适合模块化和分层路由,灵活性高... 目录Go路由注册方法1. 路由注册的方式2. 路由器的独立性3. 灵活性4. 启动服务器的方式5.

Java中八大包装类举例详解(通俗易懂)

《Java中八大包装类举例详解(通俗易懂)》:本文主要介绍Java中的包装类,包括它们的作用、特点、用途以及如何进行装箱和拆箱,包装类还提供了许多实用方法,如转换、获取基本类型值、比较和类型检测,... 目录一、包装类(Wrapper Class)1、简要介绍2、包装类特点3、包装类用途二、装箱和拆箱1、装