一看就懂的主席树(不带修),逐句代码分析

2023-10-07 05:32

本文主要是介绍一看就懂的主席树(不带修),逐句代码分析,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!

俗话说,一切高深莫测的算法都是乱搞搞出来的
主席树,顾名思义 ,就是在线段树上乱搞。
主席树是用来解决区间问题的,比如说区间第k小···

先举一个用线段树来做的栗子:

题意:给定一个长度为n的序列,输入每一个数 a[i] 后都有一个询问,询问从第一位到第 i 位第 ki 小的数;
样例:
5
3 1
2 2
1 2
4 4
2 3

这里讲讲线段树的做法。

首先,先对数据进行离散化操作
我们要建一个空树,其中存储着每一区间中的数出现的次数。
就像这样:

在输入每一个数的时候,我们要把这个数插到树中。即所对应区间出现次数+1;
这里给出在输入第五个数之后的树,就是这个样子的:

在这里插入图片描述
(以第五个数据为例)现在开始查找第3小的数,我们从根节点开始查找,如果左儿子的值大于等于k,我们就往左搜,因为第k小的数肯定在左儿子对应的区间里,如果左儿子的值要小于k,我们就往右搜,因为第k小的数肯定在左儿子对应的区间里。以此类推,直到找到第k小的数为止。

接下来我们开始真正的主席树了——

题意:给定一个长度为n的序列,有q次询问,询问从第 l 位到第 r 位第 k 小的数;
样例:
5 5
3 2 1 4 2
2 2 1
3 4 1
4 5 1
1 2 2
4 4 1
分析:这里与上个问题不同的是引入了区间这一问题,这就使得线段树无法解决问题了。

该怎么办呢?可以在线段树上乱搞啊!这便是接下来要讲的主席树做法。

让我们来梳理一下思路
我们先建一棵跟空树没什么区别的树,这棵树跟上面问题的空树是一样的,存储着每一区间中的数出现的次数。
还是这样:

建树代码如下(很简单的)

int build(int l,int r)//其实只是建一个空树 
{int now=++cnt;if(l<r){int mid=(l+r)>>1;p[now].l=build(l,mid);p[now].r=build(mid+1,r);}return now;
}

我们进行的是离线操作
首先,排序+去重,通过unique来快速实现。某大佬的unique详解,不懂戳这
然后再插入序列中每一个数时,通过lower_bound来找到这个数应该在的位置 某巨佬的lower_bound详解,不懂戳这
这两步的目的是离散化,方便建树。
离散化代码:

	n=read(),q=read();for(int i=1;i<=n;i++)a[i]=read(),b[i]=a[i];sort(b+1,b+1+n);m=unique(b+1,b+1+n)-b-1;//去重build(1,m);//建空树for(int i=1;i<=n;i++){int num=lower_bound(b+1,b+1+m,a[i])-b;//说白了就是按照大小顺序给该点编个号build_new(i,num);//改链,下面马上讲}

插入一个数后,该数对应区间的值都+1,
从图上来看,这个位置影响了一条链;所以我们应该把整条链给改了,但在改链的同时要保留前面的旧树,因为这是主席树操作的需要。
改链就像这样,我们以样例第一个数来说

在这里插入图片描述

在这里我们建立了三个新点:10号、11号和12号,要注意图中虽然把1、2、5划掉了,但程序中并不是删掉,也没有改值。
新建成的点将拥有插入第一个数之后的值。

改链后形成了一棵新的树。

不过这棵新的树和旧树共用一部分节点。
把这些节点放在一起看根本不是一棵树,因为这就是一堆树组合起来的了。
这些树在空间上是相连的,但在关系上是独立的。我们很容易就可以发现,每一个根节点都可以在一定程度上代表一棵树,因为从每一个根节点向下遍历,得到的都是在插入该根节点后得到的新树(这个地方可以画图理解一下)。
在更改一条链的过程中,首先建一个新点,作为新树的根节点 ;
知道要插入的数的值了,就看他影响左儿子还是在右儿子。
如果影响右儿子(即该点数值在右儿子对应的区间里),就建立一个新点,作为新树上一节点的右儿子,
然后把父节点和影响不到的左儿子连接起来,我们就不用管这个点左边的东西了 ;
如果影响左儿子,一样,建一个新点表示左儿子,连右边的节点;
然后我们再用sum数组记录一下每个节点所对应区间已经插入的数的个数 ,即该点的值;
这样就建立了n棵互不相同但是空间相似度很大的树;
我们用tree数组来记录每一棵树的根节点,在某种程度上可以代表一棵树,因为从每一个根节点递归遍历下来都可以得到一棵树 ,这棵树就是在插入该树根节点后得到的新树;

代码如下:


//cnt:要插入的节点的编号
//tree[i]:第i个“线段树”根节点编号、
//p[i]: i号点的左右儿子 
//sum[i]: i号点的值,即i号点对应区间中数的个数 void change(int l,int r,int now,int past,int num)
void build_new(int mark,int num)
{//mark:当前建树的编号//num:该插入的数的值tree[mark]=++cnt;sum[cnt]=sum[tree[mark-1]]+1;change(1,m,cnt,tree[mark-1],num);
}
void change(int l,int r,int now,int past,int num)
{//l,r:左右区间//now:新树当前节点编号 //past:上一棵树的当前节点编号,if(!p[past].l&&!p[past].r)return;int mid=(l+r)>>1;if(num>mid)//这个点属于右边,就改右边,左边不动 顺着past下来 就不用管左边了{p[now].l=p[past].l;//直接连上原树的左儿子作为新树的左儿子 p[now].r=++cnt;//开新点,作为上一新点的右儿子 sum[p[now].r]=sum[p[past].r]+1;//别忘了点权+1 (当然是要加到新点上啦) change(mid+1,r,p[now].r,p[past].r,num);}else{//左边,一样道理p[now].r=p[past].r;p[now].l=++cnt;sum[p[now].l]=sum[p[past].l]+1;change(l,mid,p[now].l,p[past].l,num);}
}

改链完成后,就可以查询了
假如说我们要查[3,5](输入顺序)范围内的第k小
类比于线段树查总区间第k小的方法,我们要把[3,5]区间看成一个线段树
怎么看呢?总不能硬生生地建树吧
这里要用到前缀思想
比如说我们要求 [3,5] 中的第k小
我们可以用 [1,5] 的每一个节点减去 [1,2] 的每一个节点,得到的就是 [3,5] 区间所对应的线段树的值
看图易于理解(左图为 [1,2] ,右图为 [1,5],编号略去):
在这里插入图片描述
两树对位相减,得到的就是 [3,5] 区间所对应的线段树的值;
如下:
在这里插入图片描述

由此我们可以得出,[3,5] 对应的线段树上每一个节点的值,等于 [1,5] 对应的线段树与 [1,2] 对应的线段树相同位置上的节点值之差。
于是我们就可以用 [1,5] 对应的线段树和 [1,2] 对应的线段树来表示 [3,5] 对应的线段树了。
参照线段树求第k小值的方法,我们得到以下代码:


int search(int a,int b,int l,int r,int k)
{//a,b:区间首尾两树当前节点(一定在不同数的同一个位置)//l,r:查询区间,左or右 if(l==r)return l;int lm=sum[p[b].l]-sum[p[a].l];//两节点左儿子相减,所得的值就是所查询区间(输入顺序)内的数在对应节点数值区间的个数 int mid=(l+r)>>1;if(k<=lm)return search(p[a].l,p[b].l,l,mid,k);return search(p[a].r,p[b].r,mid+1,r,k-lm);//mid前面有lm个数都给做掉了,所以只需要在 [mid+1,r] 中找出第k-lm小的数就可以了
}

到这里就已经完成所有的关键操作了。

最后给出完整代码,变量名和意义和上面讲的一样

由于线段树要开4倍空间,我们的主席树每次要更改一条链,即log(n)个节点,所以空间复杂度为4n+qlog(n);
一般我们开1<<5倍的空间(32*n)

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,q,m,cnt,a[200005],b[200005],x,y,k;
int tree[200005],sum[4000005];
struct mp{int l,r;
}p[4000005];
int read()
{long long f=0,p=1;char c=getchar();while(c<'0'||c>'9'){if(c=='-') p=-1;c=getchar();}while(c>='0'&&c<='9'){f=f*10+c-'0';c=getchar();}return p*f;
}
int build(int l,int r)
{int now=++cnt;if(l<r){int mid=(l+r)>>1;p[now].l=build(l,mid);p[now].r=build(mid+1,r);}return now;
}
void change(int l,int r,int now,int past,int num)
{if(!p[past].l&&!p[past].r)return;int mid=(l+r)>>1;if(num>mid){p[now].l=p[past].l;p[now].r=++cnt;sum[p[now].r]=sum[p[past].r]+1;change(mid+1,r,p[now].r,p[past].r,num);}else{p[now].r=p[past].r;p[now].l=++cnt;sum[p[now].l]=sum[p[past].l]+1;change(l,mid,p[now].l,p[past].l,num);}
}
void build_new(int mark,int num)
{tree[mark]=++cnt;sum[cnt]=sum[tree[mark-1]]+1;change(1,m,cnt,tree[mark-1],num);
}
int search(int a,int b,int l,int r,int k)
{if(l==r)return l;int lm=sum[p[b].l]-sum[p[a].l];int mid=(l+r)>>1;if(k<=lm)return search(p[a].l,p[b].l,l,mid,k);return search(p[a].r,p[b].r,mid+1,r,k-lm);
}
int main()
{n=read(),q=read();for(int i=1;i<=n;i++)a[i]=read(),b[i]=a[i];sort(b+1,b+1+n);m=unique(b+1,b+1+n)-b-1;tree[0]=1;build(1,m);for(int i=1;i<=n;i++){int num=lower_bound(b+1,b+1+m,a[i])-b;build_new(i,num);}for(int i=1;i<=q;i++){x=read(),y=read(),k=read();printf("%d\n", b[search(tree[x-1],tree[y],1,m,k)]);}
}

完结撒花~

这篇关于一看就懂的主席树(不带修),逐句代码分析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/156351

相关文章

vscode保存代码时自动eslint格式化图文教程

《vscode保存代码时自动eslint格式化图文教程》:本文主要介绍vscode保存代码时自动eslint格式化的相关资料,包括打开设置文件并复制特定内容,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友... 目录1、点击设置2、选择远程--->点击右上角打开设置3、会弹出settings.json文件,将以下内

SQL Server使用SELECT INTO实现表备份的代码示例

《SQLServer使用SELECTINTO实现表备份的代码示例》在数据库管理过程中,有时我们需要对表进行备份,以防数据丢失或修改错误,在SQLServer中,可以使用SELECTINT... 在数据库管理过程中,有时我们需要对表进行备份,以防数据丢失或修改错误。在 SQL Server 中,可以使用 SE

python实现pdf转word和excel的示例代码

《python实现pdf转word和excel的示例代码》本文主要介绍了python实现pdf转word和excel的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价... 目录一、引言二、python编程1,PDF转Word2,PDF转Excel三、前端页面效果展示总结一

在MyBatis的XML映射文件中<trim>元素所有场景下的完整使用示例代码

《在MyBatis的XML映射文件中<trim>元素所有场景下的完整使用示例代码》在MyBatis的XML映射文件中,trim元素用于动态添加SQL语句的一部分,处理前缀、后缀及多余的逗号或连接符,示... 在MyBATis的XML映射文件中,<trim>元素用于动态地添加SQL语句的一部分,例如SET或W

使用C#代码计算数学表达式实例

《使用C#代码计算数学表达式实例》这段文字主要讲述了如何使用C#语言来计算数学表达式,该程序通过使用Dictionary保存变量,定义了运算符优先级,并实现了EvaluateExpression方法来... 目录C#代码计算数学表达式该方法很长,因此我将分段描述下面的代码片段显示了下一步以下代码显示该方法如

Redis主从/哨兵机制原理分析

《Redis主从/哨兵机制原理分析》本文介绍了Redis的主从复制和哨兵机制,主从复制实现了数据的热备份和负载均衡,而哨兵机制可以监控Redis集群,实现自动故障转移,哨兵机制通过监控、下线、选举和故... 目录一、主从复制1.1 什么是主从复制1.2 主从复制的作用1.3 主从复制原理1.3.1 全量复制

Redis主从复制的原理分析

《Redis主从复制的原理分析》Redis主从复制通过将数据镜像到多个从节点,实现高可用性和扩展性,主从复制包括初次全量同步和增量同步两个阶段,为优化复制性能,可以采用AOF持久化、调整复制超时时间、... 目录Redis主从复制的原理主从复制概述配置主从复制数据同步过程复制一致性与延迟故障转移机制监控与维

python多进程实现数据共享的示例代码

《python多进程实现数据共享的示例代码》本文介绍了Python中多进程实现数据共享的方法,包括使用multiprocessing模块和manager模块这两种方法,具有一定的参考价值,感兴趣的可以... 目录背景进程、进程创建进程间通信 进程间共享数据共享list实践背景 安卓ui自动化框架,使用的是

SpringBoot生成和操作PDF的代码详解

《SpringBoot生成和操作PDF的代码详解》本文主要介绍了在SpringBoot项目下,通过代码和操作步骤,详细的介绍了如何操作PDF,希望可以帮助到准备通过JAVA操作PDF的你,项目框架用的... 目录本文简介PDF文件简介代码实现PDF操作基于PDF模板生成,并下载完全基于代码生成,并保存合并P

Redis连接失败:客户端IP不在白名单中的问题分析与解决方案

《Redis连接失败:客户端IP不在白名单中的问题分析与解决方案》在现代分布式系统中,Redis作为一种高性能的内存数据库,被广泛应用于缓存、消息队列、会话存储等场景,然而,在实际使用过程中,我们可能... 目录一、问题背景二、错误分析1. 错误信息解读2. 根本原因三、解决方案1. 将客户端IP添加到Re