P3373 【模板】线段树 2(加,乘懒标记)

区间操作的算法实现

三种操作:

1.区间加

2.区间乘

3.求区间和

用两个懒标记记录加(add)和乘(mul),注意mul初始为1。

当乘上一个数时,要将他的add标记也乘,这样下传标记时直接加上就可以了。

#include <bits/stdc++.h>
#define int long long
using namespace std;
const int N = 1e5 + 10;
int n, q, m, a[N];
struct T {
	int l, r, sum, mul, add;
	#define l(p) t[p].l
	#define r(p) t[p].r
	#define sum(p) t[p].sum
	#define mul(p) t[p].mul
	#define add(p) t[p].add
}t[N << 2];
void pushup(int p) {
	sum(p) = (sum(p << 1) + sum(p << 1 | 1)) % m;
}
void build(int p, int l, int r) {
	l(p) = l, r(p) = r, mul(p) = 1;//***注意mul标记初始为1 
	if (l == r) {
		sum(p) = a[l] % m;
		return ;
	}
	int mid = (l + r) >> 1;
	build(p << 1, l, mid);
	build(p << 1 | 1, mid + 1, r);
	pushup(p);
}
void pushdown(int p) {//下传标记 
	sum(p << 1) = (sum(p << 1) * mul(p) % m + ((r(p << 1) - l(p << 1) + 1) * add(p)) % m) % m;
	sum(p << 1 | 1) = (sum(p << 1 | 1) * mul(p) % m + ((r(p << 1 | 1) - l(p << 1 | 1) + 1) * add(p)) % m) % m;
	
	mul(p << 1) = (mul(p << 1) * mul(p)) % m;
	mul(p << 1 | 1) = (mul(p << 1 | 1) * mul(p)) % m;
	
	add(p << 1) = (add(p) + add(p << 1) * mul(p)) % m;
	add(p << 1 | 1) = (add(p) + add(p << 1 | 1) * mul(p)) % m;
	
	mul(p) = 1, add(p) = 0;//***清除标记 
}
void modify1(int p, int l, int r, int val) {//乘 
	if (l(p) >= l && r(p) <= r) {
		sum(p) = (sum(p) * val) % m;
		add(p) = (add(p) * val) % m;
		mul(p) = (mul(p) * val) % m;
		return ;
	}
	pushdown(p);
	int mid = (l(p) + r(p)) >> 1;
	if (l <= mid) modify1(p << 1, l, r, val);
	if (r > mid) modify1(p << 1 | 1, l, r, val);
	pushup(p);
}
void modify2(int p, int l, int r, int val) {
	if (l(p) >= l && r(p) <= r) {
		sum(p) = (sum(p) + (r(p) - l(p) + 1) * val) % m;
		add(p) = (add(p) + val) % m;
		return ;
	}
	pushdown(p);
	int mid = (l(p) + r(p)) >> 1;
	if (l <= mid) modify2(p << 1, l, r, val);
	if (r > mid) modify2(p << 1 | 1, l, r, val);
	pushup(p);
}
int query(int p, int l, int r) {
	if (l(p) >= l && r(p) <= r) return sum(p);
	pushdown(p);
	int res = 0;
	int mid = (l(p) + r(p)) >> 1;
	if (l <= mid) res = (res + query(p << 1, l, r)) % m;
	if (r > mid) res = (res + query(p << 1 | 1, l, r)) % m;
	return res; 
}
signed main() {
	cin >> n >> q >> m;
	for (int i = 1; i <= n; i ++) cin >> a[i];
	build(1, 1, n);
	while (q --) {
		int op, x, y, k;
		cin >> op >> x >> y;
		if (op == 1) {
			cin >> k;
			modify1(1, x, y, k);
		}
		else if (op == 2) {
			cin >> k;
			modify2(1, x, y, k);
		}
		else cout << query(1, x, y) << endl;
	}
	return 0;
}

<think>好的,我需要处理用户关于线段树算法的问题,特别是题目模板P3372。首先,用户提供了几个引用,我需要结合这些引用来构建回答。 用户的需求是寻找线段树算法的资料和题目解析,特别是P3372模板。根据引用[1],里面提到了线段树的多个板块,包括普通线段树的用法和写法,可能涉及到模板。引用[2]提到用户想用树状数组但后来转向线段树,说明P3372可能是一个基础的线段树题目。引用[3]提供了扫描线模板,但用户需要的是P3372,可能属于更基础的区间修改和查询。引用[4]提到数列的初始值,这对应P3372的输入格式。 接下来,我需要确保回答结构清晰,符合用户的要求。回答需要包括线段树的基本概念,P3372的题目描述,线段树的构建、更新、查询的实现,以及代码示例。同时,要引用用户提供的参考资料,特别是引用[1]和[2],因为它们直接提到了线段树模板题。还要生成相关问题,引导用户进一步学习。 需要注意LaTeX格式的正确使用,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。例如,在解释区间操作时,用$O(\log n)$表示时间复杂度。代码块需要用Python示例,并正确缩进。 最后,生成的相关问题需要围绕线段树的扩展内容,如延迟标记、其他题目、与其他数据结构的结合等,参考引用中的内容来设计问题。确保每个引用标识自然地出现在回答中对应的位置,比如在讲解线段树模板时引用[1][2]。</think>### 线段树算法与题目 P3372 解析 #### 1. 线段树基本概念 线段树是一种用于高效处理**区间查询**和**区间更新**的数据结构,支持在$O(\log n)$时间复杂度内完成以下操作: - **区间查询**(如求和、最大值、最小值) - **区间修改**(如区间、区间赋值) #### 2. 题目 P3372 描述 题目要求实现线段树的两种操作: 1. **区间法**:将区间$[l, r]$内的每个数上$k$ 2. **区间求和**:查询区间$[l, r]$内所有数的和 输入格式与引用[4]一致,例如初始数列为:$a_1, a_2, \dots, a_n$[^4]。 #### 3. 线段树实现步骤 ##### (1) 线段树结构 - 每个节点表示一个区间$[L, R]$ - 叶子节点对应单个元素 - 非叶子节点维护子区间的合并信息(如区间和) ##### (2) 关键操作实现 **a. 建树** 递归地将区间二分,直到叶子节点。例如对于区间$[1, n]$: $$ \text{mid} = \left\lfloor \frac{L + R}{2} \right\rfloor $$ **b. 区间更新(延迟标记)** 使用**延迟标记**(Lazy Tag)优化多次更新。例如当对区间$[l, r]$$k$时,若当前节点区间$[L, R]$完全包含于$[l, r]$,则更新当前节点的值并打上标记,暂不更新子节点。 **c. 区间查询** 递归查询子区间,合并结果。例如求和时: $$ \text{sum}([L, R]) = \text{sum}([L, \text{mid}]) + \text{sum}([\text{mid}+1, R]) $$ ##### (4) 代码实现(Python示例) ```python class SegmentTree: def __init__(self, data): self.n = len(data) self.tree = [0] * (4 * self.n) self.lazy = [0] * (4 * self.n) self.build(0, 0, self.n - 1, data) def build(self, node, l, r, data): if l == r: self.tree[node] = data[l] return mid = (l + r) // 2 self.build(2*node+1, l, mid, data) self.build(2*node+2, mid+1, r, data) self.tree[node] = self.tree[2*node+1] + self.tree[2*node+2] def push_down(self, node, l, r): if self.lazy[node] != 0: mid = (l + r) // 2 left_node, right_node = 2*node+1, 2*node+2 self.tree[left_node] += self.lazy[node] * (mid - l + 1) self.tree[right_node] += self.lazy[node] * (r - mid) self.lazy[left_node] += self.lazy[node] self.lazy[right_node] += self.lazy[node] self.lazy[node] = 0 def update_range(self, node, l, r, ul, ur, val): if ur < l or ul > r: return if ul <= l and r <= ur: self.tree[node] += val * (r - l + 1) self.lazy[node] += val return self.push_down(node, l, r) mid = (l + r) // 2 self.update_range(2*node+1, l, mid, ul, ur, val) self.update_range(2*node+2, mid+1, r, ul, ur, val) self.tree[node] = self.tree[2*node+1] + self.tree[2*node+2] def query_range(self, node, l, r, ql, qr): if qr < l or ql > r: return 0 if ql <= l and r <= qr: return self.tree[node] self.push_down(node, l, r) mid = (l + r) // 2 return self.query_range(2*node+1, l, mid, ql, qr) + self.query_range(2*node+2, mid+1, r, ql, qr) ``` #### 4. 相关优化与扩展 - **延迟标记的细节处理**:需在查询和更新时正确下推标记[^1] - **动态开点线段树**:适用于稀疏区间问题 - **结合其他算法**:如扫描线算法(见引用[3]中的矩形面积问题)[^3]
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值