hdu6183 Color it(动态开点线段树/cdq分治)

二维平面上的颜色点统计与操作
该博客讨论了一种二维平面上的颜色点管理问题,涉及四种操作:清除所有点、添加点、统计矩形区域内点的颜色数以及退出程序。文章提供了两种解决方案:一种使用动态开点的线段树,另一种采用CDQ分治策略。这两种方法在时间和空间复杂度上有不同的权衡。

题目

二维平面,读入若干行,每一行对应一次操作,操作分4种:

0:清掉平面内所有点

1 x y c(1<=x<=1e6,1<=y<=1e6,0<=c<=50):在(x,y)加入一个颜色为c的点,点重合时同时存在

2 x y1 y2(1<=x<=1e6,1<=y1<=y2<=1e6):统计以(1,y1)左下角以(x,y2)右上角这个矩形内点的颜色数

3:退出程序

数据保证只有最后一行是3操作,连续的1或2操作只有最多15W个(即每逢15W就清零一次),0操作最多只有10次

思路来源

https://www.cnblogs.com/lipeiyi520/p/10961683.html

题解1

首先考虑每次查询的左下角都是1,

画出图来,发现是一个以y轴为底边的矩形,

则其中的点的x值越小越容易被包含在询问里,

所以按y轴建线段树,维护x的最小值,

每个颜色开一棵1e6的线段树,这样时间是可行的O(10*1e5*log1e6),但是空间O(50*1e6*4)不大行

所以51个颜色对应的线段树都写成动态开点的,

颜色i对应的树的树根是root[i],有点像主席树那个写法

查询即对每个颜色暴力[y1,y2]内的x的最小值是不是小于当前询问的x即可

代码1

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=1e6;
int op,u,v,w,root[55],cnt;
//主席树动态开点思想 
struct node{
	int l,r,mn;
	node():l(0),r(0),mn(N){}
}e[N*4];
void newnode(int &p){
	p=++cnt;
	e[p].l=e[p].r=0;
	e[p].mn=N;
}
void upd(int &p,int l,int r,int x,int v){
	if(!p){
		newnode(p);
	}
	if(l==r){
		e[p].mn=min(e[p].mn,v);
		return;
	}
	int mid=(l+r)/2;
	if(x<=mid)upd(e[p].l,l,mid,x,v);
	else upd(e[p].r,mid+1,r,x,v);
	e[p].mn=min(e[e[p].l].mn,e[e[p].r].mn);	
}
bool ask(int p,int l,int r,int ql,int qr,int v){
	if(ql>qr)return 0;
	if(!p)return 0;
	if(ql<=l&&r<=qr){
		return e[p].mn<=v;
	}
	int mid=(l+r)/2;
	if(ql<=mid && ask(e[p].l,l,mid,ql,qr,v))return 1;
	if(qr>mid && ask(e[p].r,mid+1,r,ql,qr,v))return 1;
	return 0; 
}
int main(){
	while(~scanf("%d",&op) && op!=3){
		if(op==0){
			for(int i=0;i<=50;++i){
				root[i]=0;
			}
			cnt=0;	
		}
		else if(op==1){
			scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
			upd(root[w],1,N,v,u);//按y轴建 维护x的最小值 
		}
		else if(op==2){
			scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
			int ans=0;
			for(int i=0;i<=50;++i){
				ans+=ask(root[i],1,N,v,w,u);
			}
			printf("%d\n",ans);
		}
	} 
	return 0;
} 

题解2

考虑cdq分治,清零/退出的时候再回答答案,把询问离线,

这样要处理时间序上1的修改对2的回答的影响,

所以是一个类似(时间,x,y)的三维偏序问题,默认时间增序排序

归并的时候考虑[l,mid]对[mid+1,r]的影响,

其实可以忽略[l,mid]内的查询操作,但为了方便排序写法上让修改更靠前

优先处理[l,mid]的修改操作①,同是修改操作的显然x更小的应先遍历②,同是查询操作的无所谓③

①、②、③确定了回溯的时候[l,r]的排序方式,归并的时候就按x增序归并即可

查询的时候,由于x小的都已经插入BIT,

此时,查询[y1,y2]内被插入的点的种类数,51种,这个可以1<<51二进制取或来维护

cdq时间是动态开点线段树的一半你敢信

代码2

代码待补

<think> 嗯...用户这次问的是扫描线算法中线段树是否动态开点。看来用户正在学习计算几何的高级数据结构应用,可能是个OI选手或者算法爱好者。 从用户引用的两篇文献来看,第一篇详细描述了扫描线配合线段树求矩形面积并的标准流程,第二篇则涉及矩形覆盖最大点数的变种问题。用户能提出"动态开点"这样的专业术语,说明已经对线段树的常见优化方式有所了解。 关于动态开点问题,需要分场景讨论:在标准的离散化扫描线中,由于横坐标已离散化为固定区间,线段树可以预先建树无需动态开点;但在处理浮点数或值域过大的情况时,动态开点就成为必要选择。这个区别很关键,用户可能正在处理特殊场景才会这么问。 考虑到用户之前关注过线段树维护区间覆盖的技术细节,后续可以补充离散化与动态开点的性能对比。不过当前问题需要先明确回答核心疑问——常规实现不用动态开点,特殊情况才需要。 </think> 在扫描线算法中,线段树**通常不需要动态开点**,但具体实现取决于问题需求和坐标系特征: ### 📍 标准实现(非动态开点) 1. **离散化处理** 扫描线算法的关键步骤是将所有坐标点在 $x$$-轴上离散化(如图1所示): $$ \text{步骤:收集坐标} \rightarrow \text{排序} \rightarrow \text{去重} \rightarrow \text{建立映射} $$ 离散化后,线段树管理的区间数量被压缩为 $O(n)$ 级别($n$ 为坐标点数),因此可直接**预建满二叉树**,无需动态开点[^1]。 2. **空间复杂度优化** 预建树的空间复杂度为 $O(n)$,例如: - 原始坐标范围:$[1, 10^9]$ - 离散化后区间数:$2000$(若 $n=1000$) 此时只需开 $4 \times 2000 = 8000$ 的节点数组,完全可行[^1]。 3. **维护信息** - 节点存储 **区间覆盖次数** 和 **有效长度** - 更新操作:区间加减(矩形入边 `+1`,出边 `-1`) - 查询操作:直接取根节点有效长度 ### ⚡ 需动态开点的情况 | **场景** | **原因** | **示例** | |-----------------------|--------------------------------------------------------------------------|---------------------------| | **值域极大且无法离散化** | 浮点数坐标或值域超限(如 $[1, 10^{18}]$) | 地理信息系统(GIS)中的浮点计算 | | **强制在线查询** | 矩形边界实时插入,无法预离散化 | 流式数据处理场景 | | **内存严格受限** | $n$ 极大(如 $>10^6$),离散化后区间仍过多,需节省空间 | 嵌入式设备上的算法部署 | ### 🌰 实例对比 1. **标准问题(矩形面积并)** ```python # 离散化坐标 xs = sorted(set(x_coords)) tree = SegmentTree([0]*4*len(xs)) # 预建树 ``` 2. **动态开点问题(浮点数覆盖)** ```python class Node: def __init__(self): self.cover = 0 self.len = 0.0 self.lson = None # 动态创建子节点 self.rson = None ``` ### ✅ 结论 - **大多数场景**(如引用[1][2]的矩形问题):离散化 + 静态线段树 ✅ - **特殊场景**(浮点数/在线查询):动态开点线段树 ✅ 若处理整数坐标系且可离散化,推荐静态实现,效率更高且编码简单[^1][^2]。 --- ### ❓相关问题 1. 扫描线算法中如何处理浮点数坐标的精度问题? 2. 离散化过程如何避免哈希冲突导致的查询错误? 3. 动态开点线段树在扫描线中的更新操作时间复杂度如何保证? 4. 矩形覆盖最大值问题(如HDU 5091)如何转化为扫描线模型?[^2] [^1]: 线段树应用——扫描线,离散化坐标与静态建树 [^2]: HDU 5091 矩形覆盖问题中的扫描线转化技巧
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