codeforces 446C DZY Loves Fibonacci Numbers 线段树

本文介绍了一种结合线段树和Fibonacci数列的数据结构问题解决方法,利用Fibonacci数列的特性进行区间更新,并通过线段树实现区间求和,巧妙地解决了区间操作和查询的问题。

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题目大意:给一个包含n个元素的数组a[ ](从左到右依次记为a1,a2,。。。,an)。有两种操作,一是给区间 [l,r] 依次加入fib数列的第一项、第二项...;而是询问区间 [l,r]的和%mod。


思路:fib的前n项是很好求的,如果我们在线段树节点上做一个标记,感觉延时操作也没有问题。但是当多个fib数列累加的时候就很麻烦了。但是,多个数列相加,第三项=前两项的和这一性质没有改变。这里有两个个结论:

如果第一项为a,第二项为b,以后每项为前两项的和。那么,第n项 = a*f[n-2]+b*f[n-1],其中f[i]表示fib数列的第i项。

上述数列的前n项和 = f(n+2)-b ,f(i)表示这个数列的第i项。

知道这两个结论,如果保存,线段树节点累加的fib数列和的前1、2项,这题就可以做了。

//#pragma comment(linker, "/STACK:102400000,102400000")
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<vector>
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#include<cmath>
#include<cctype>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<ctime>
#include<map>
#include<set>
using namespace std;
#define MP(x,y) make_pair((x),(y))
#define PB(x) push_back(x)
typedef long long LL;
//typedef unsigned __int64 ULL;
/* ****************** */
const int INF=100011122;
const double INFF=1e100;
const double eps=1e-8;
const int mod=1000000009;
const int NN=300010;
const int MM=1000010;
/* ****************** */

struct TR
{
    int l,r;
    int p1,p2,sum;
    int mid()
    {
        return (l+r)>>1;
    }
}tr[NN*4];
int ans,f[NN];
int aa[NN];

void INC(int &a,int b)
{
    a+=b;
    if(a>=mod)a-=mod;
}

int fib(int a,int b,int n)
{
    if(n==1)return a;
    if(n==2)return b;
    return ((LL)a*f[n-2]+(LL)b*f[n-1])%mod;
}
int fib_sum(int a,int b,int n)
{
    int ans=fib(a,b,n+2);
    ans-=b;
    if(ans<0)ans+=mod;
    return ans;
}

void push_up(int R)
{
    tr[R].sum=tr[R<<1].sum+tr[R<<1|1].sum;
    if(tr[R].sum>=mod)tr[R].sum-=mod;
}
void down(int R,int a,int b)
{
    int ll=tr[R].r-tr[R].l+1;
    INC(tr[R].p1,a);
    INC(tr[R].p2,b);
    INC(tr[R].sum,fib_sum(a,b,ll));
}
void push_down(int R)
{
    if(tr[R].p1!=0 || tr[R].p2!=0)
    {
        int a=tr[R].p1;
        int b=tr[R].p2;
        int ll=tr[R<<1].r-tr[R<<1].l+2;
        down(R<<1,a,b);
        down(R<<1|1,fib(a,b,ll),fib(a,b,ll+1));
        tr[R].p1=0;
        tr[R].p2=0;
    }
}

void build(int l,int r,int R)
{
    tr[R].l=l;
    tr[R].r=r;
    tr[R].p1=tr[R].p2=0;
    if(l==r)
    {
        tr[R].sum=aa[l];
        return;
    }
    int mid=tr[R].mid();
    build(l,mid,R<<1);
    build(mid+1,r,R<<1|1);
    push_up(R);
}

void query(int l,int r,int R)
{
    if(l<=tr[R].l && tr[R].r<=r)
    {
        INC(ans,tr[R].sum);
        return;
    }
    push_down(R);
    int mid=tr[R].mid();
    if(l<=mid)
        query(l,r,R<<1);
    if(r>=mid+1)
        query(l,r,R<<1|1);
}

void update(int l,int r,int R)
{
    if(l<=tr[R].l && tr[R].r<=r)
    {
        int a=fib(1,1,tr[R].l-l+1);
        int b=fib(1,1,tr[R].l-l+2);
        down(R,a,b);
        return;
    }
    push_down(R);
    int mid=tr[R].mid();
    if(l<=mid)
        update(l,r,R<<1);
    if(r>=mid+1)
        update(l,r,R<<1|1);
    push_up(R);
}

int main()
{
    int n,m,i;
    int op,l,r;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(i=1;i<=n;i++)
        scanf("%d",&aa[i]);
    f[1]=1;
    f[2]=1;
    for(i=3;i<=n+5;i++)
    {
        f[i]=f[i-1]+f[i-2];
        if(f[i]>=mod)f[i]-=mod;
    }
    build(1,n,1);
    while(m--)
    {
        scanf("%d%d%d",&op,&l,&r);
        if(op==1)
        {
            update(l,r,1);
        }
        else
        {
            ans=0;
            query(l,r,1);
            printf("%d\n",ans);
        }
    }
    return 0;
}


### 线段树优化建图的实现方法与应用 线段树优化建图是一种在图论中用于处理大规模区间连边问题的技术,尤其适用于最短路、网络流等场景。其核心思想是利用线段树的结构来减少节点和边的数量,从而降低时间和空间复杂度。 #### 实现方法 在线段树优化建图中,每个点通常被分为入点(in)和出点(out)。例如,对于一个点 $ u $,将其拆分为 $ u_{\text{in}} $ 和 $ u_{\text{out}} $。接下来,构建两棵线段树:**入树**(维护入点)和**出树**(维护出点)[^2]。 - **出树**中的非根节点向其父节点连一条权值为0的有向边。 - **入树**中的非叶子节点向其左右儿子连一条权值为0的有向边。 - 对于原图中的每个点,连接一条从出点到入点的无向边,以防止一些异常情况的发生。 当需要对某个区间进行连边时,可以通过线段树的结构快速定位相关节点并建立连接。例如: - 如果是从一个点向另一个点连边,则直接连接对应的两个叶子节点。 - 如果是从一个点向一个区间连边,则将该点的出点连接到入树中对应区间的节点。 - 如果是从一个区间向一个点连边,则将出树中对应区间的节点连接到该点的入点。 - 如果是从一个区间向另一个区间连边,则引入一个虚拟节点,分别从出树中的节点连接到虚拟节点,并从虚拟节点连接到入树中的节点[^4]。 这种方法避免了传统暴力建图中 $ O(MN^2) $ 的时间复杂度,大大提升了效率。 #### 应用场景 线段树优化建图广泛应用于以下场景: 1. **最短路径问题**:如 Codeforces Round #406 (Div. 1) B. Legacy 题目中,使用线段树优化建图可以高效地处理区间连边问题,从而求解最短路径[^4]。 2. **网络流问题**:在某些网络流模型中,尤其是在涉及大量区间操作的情况下,线段树优化建图能够显著减少图的规模,提高算法效率[^2]。 3. **2-SAT问题**:在某些复杂的2-SAT问题中,线段树优化建图可以帮助更高效地处理变量之间的约束关系,例如 ARC069F Flags 问题中就使用了线段树优化建图结合二分法求解[^5]。 #### 示例代码 以下是一个简单的线段树优化建图的伪代码示例,展示如何构建出树并连接边: ```python class SegmentTreeNode: def __init__(self, left, right): self.left = left self.right = right self.left_child = None self.right_child = None self.parent = None def build_segment_tree(l, r): node = SegmentTreeNode(l, r) if l == r: return node mid = (l + r) // 2 node.left_child = build_segment_tree(l, mid) node.right_child = build_segment_tree(mid + 1, r) node.left_child.parent = node node.right_child.parent = node # 出树中非根节点向父节点连边(权值为0) add_edge(node.left_child, node, 0) add_edge(node.right_child, node, 0) return node def add_edge(u, v, weight): # 添加从u到v的有向边,权值为weight pass ``` 上述代码仅展示了出树的构建过程,实际应用中还需要构建入树,并根据具体问题添加相应的边。 ---
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