|poj 3237|树链剖分|线段树|Tree

本文介绍了解决POJ3237问题的方法,采用树剖分结合线段树的技术来处理路径上的更新和查询操作。通过维护路径上节点的最大值和最小值,并在操作中反转最大值和最小值来实现NEGATE操作。

poj 3237

树剖+线段树。
刚开始想用记录该区域被NEGATE了几次,结果发现不可行,翻别人博客发现了原来维护最大值 maxv 和最小值 minv ,NEGATE就是 maxv=minv,minv=maxv , 正确性显然。

 #include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#define fo(i, j, k) for (i=(j);i<=(k);i++)
#define fd(i, k, j) for (i=(k);i>=(j);i--)
#define fe(i, u) for (i=head[u];i!=-1;i=e[i].next)
#define rd(a) scanf("%d", &a)
#define rd2(a, b) scanf("%d%d", &a, &b)
#define rd3(a, b, c) scanf("%d%d%d", &a, &b, &c)
#define ms(i, j) memset(i, j, sizeof i)
#define FN2 "poj3237" 
using namespace std;

const int MAXN = 10000 + 5, INF = 200000000;

struct data{int to, next;}e[MAXN*2];
int n, wi[MAXN], ai[MAXN], bi[MAXN], head[MAXN], cnt;
int p[MAXN], top[MAXN], son[MAXN], dep[MAXN], fa[MAXN], siz[MAXN];
int pre;
void dfs1(int u, int pa) {
    int i;
    dep[u] = dep[pa] + 1, fa[u] = pa, siz[u] = 1;
    fe (i, u) {
        int v = e[i].to;
        if (v!=pa) {
            dfs1(v, u);
            siz[u] += siz[v];
            if (son[u]==-1||siz[son[u]]<siz[v]) son[u] = v;
        }
    }
}
void dfs2(int u, int chain) {
    int i;
    p[u] = ++pre, top[u] = chain;
    if (son[u]!=-1) {
        dfs2(son[u], chain);
        fe (i, u) {
            int v = e[i].to;
            if (v!=fa[u]&&v!=son[u]) dfs2(v, v);
        }
    }
}
#define lc (o<<1)
#define rc (o<<1|1)
#define M ((l+r)>>1)
int maxv[MAXN*4], minv[MAXN*4], lazy[MAXN*4];
void proc(int &a, int &b) {int t = a; a = -b, b = -t;}
void pushup(int o) {
    maxv[o] = max(maxv[lc], maxv[rc]);
    minv[o] = min(minv[lc], minv[rc]);
}
void pushdown(int o, int l, int r) {
    if (l==r) return ;
    if (lazy[o]) {
        lazy[lc] ^= 1, lazy[rc] ^= 1;
        proc(maxv[lc], minv[lc]), proc(maxv[rc], minv[rc]);
        lazy[o] = 0;
    }
}
void update(int o, int l, int r, int p, int v) {
    pushdown(o, l, r);
    if (l==r) {
        maxv[o] = minv[o] = v;
        return ;
    }
    if (p<=M) update(lc,l,M,p,v); else if (M<p) update(rc,M+1,r,p,v);
    pushup(o);
}
void ngt(int o, int l, int r, int x, int y) {
    pushdown(o, l, r);
    if (x<=l&&r<=y) {
        proc(maxv[o], minv[o]);
        lazy[o] = 1;
        return ;
    }
    if (x<=M) ngt(lc,l,M,x,y); 
    if (M<y)  ngt(rc,M+1,r,x,y);
    pushup(o);
}
int query(int o, int l, int r, int x, int y) {
    pushdown(o, l, r);
    int ret = -INF;
    if (x<=l&&r<=y) return maxv[o];
    if (x<=M) ret=max(ret,query(lc,l,M,x,y)); 
    if (M<y)  ret=max(ret,query(rc,M+1,r,x,y));
    return ret;
}
void tongt(int u, int v) {
    int f1 = top[u], f2 = top[v];
    while (f1!=f2) {
        if (dep[f1]<dep[f2]) swap(f1, f2), swap(u, v);
        ngt(1,1,n,p[f1], p[u]);
        u = fa[f1], f1 = top[u];
    }
    if (dep[u]<dep[v]) swap(u, v);
    ngt(1,1,n,p[v]+1, p[u]);
}
int toget(int u, int v) {
    int f1 = top[u], f2 = top[v], ret = -INF;
    while (f1!=f2) {
        if (dep[f1]<dep[f2]) swap(f1, f2), swap(u, v);
        ret = max(ret, query(1,1,n,p[f1], p[u]));
        u = fa[f1], f1 = top[u];
    }
    if (dep[u]<dep[v]) swap(u, v);
    return max(ret, query(1,1,n,p[v]+1, p[u]));
}
void ins(int u, int v) {
    cnt++; e[cnt].to = v, e[cnt].next = head[u], head[u] = cnt;
    cnt++; e[cnt].to = u, e[cnt].next = head[v], head[v] = cnt;
}
void init() {
    int i; rd(n); cnt = pre = 0;
    fo (i, 1, n) head[i] = -1, p[i] = 0, top[i] = 0, son[i] = -1, dep[i] = 0, fa[i] = 0, siz[i] = 0;
    fo (i, 1, n*2) e[i].to = 0, e[i].next = -1;
    fo (i, 1, n*4) maxv[i] = -INF, minv[i] = INF, lazy[i] = 0;
    fo (i, 1, n-1) {
        rd3(ai[i], bi[i], wi[i]);
        ins(ai[i],bi[i]);
    }
}
void solve() {
    int i;
    dfs1(1, 0), dfs2(1, 1);
    fo (i, 1, n-1) {
        int a1 = ai[i], b1 = bi[i];
        if (dep[a1]>dep[b1]) update(1,1,n, p[a1], wi[i]);
        if (dep[a1]<dep[b1]) update(1,1,n, p[b1], wi[i]);
    }
    char ch[10];
    while (1) {
        scanf("%s", ch);
        if (ch[0]=='D') break;
        if (ch[0]=='C') {
            int x, v; rd2(x, v);
            int a1 = ai[x], b1 = bi[x];
            if (dep[a1]>dep[b1]) update(1,1,n, p[a1], v);
            if (dep[a1]<dep[b1]) update(1,1,n, p[b1], v);
        }
        if (ch[0]=='N') {
            int u, v; rd2(u, v);
            tongt(u, v);
        } 
        if (ch[0]=='Q') {
            int u, v; rd2(u, v);
            printf("%d\n", toget(u, v));
        } 
    }
}
int main() {
    #ifndef ONLINE_JUDGE
    freopen(FN2".in","r",stdin);freopen(FN2".out","w",stdout);
    #endif
    int t; rd(t);
    while (t--) init(), solve();
    return 0;
}

一个很弱的数据:

input:
1

12
1 2 6
2 3 7
3 4 1
3 5 -4
5 6 -3
1 7 2
7 8 3
7 9 6
7 10 7
9 11 -1
11 12 4
QUERY 6 12
CHANGE 2 10
QUERY 6 12
NEGATE 5 2
QUERY 6 12
CHANGE 4 10
QUERY 6 12
NEGATE 8 10
QUERY 6 12
DONE

output:
7
10
6
10
10
<think>好的,我需要帮助用户了解Kuangbin的划分树相关资料或教程。首先,我要明确划分树的基本概念,确保自己理解正确。划分树是一种基于线段树的数据结构,主要用于解决区间第K小查询问题。它的核心思想是将区间递归划分,并在每个节点保存排序后的子区间,从而快速定位目标值。 接下来,我需要查阅用户提供的引用内容,看看是否有相关引用可以支持回答。引用[1]提到树链剖分,虽然不直接相关,但可能涉及树结构的处理。引用[2]和[3]讨论了树状数组和线段树在树结构中的应用,这可能与划分树的空间复杂度或实现细节有关。引用[4]关于Tarjan算法,可能与划分树的应用场景不同,暂时不考虑。 然后,我需要组织回答结构。用户希望了解Kuangbin的划分树实现,可能包括算法原理、实现步骤、代码示例以及复杂度分析。根据系统级指令,要使用正确的中文和LaTeX格式,例如数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$。 考虑到用户可能需要代码示例,我需要编写Python或伪代码来展示划分树的构建和查询过程。同时,要确保引用相关文献,比如引用[3]提到的线段树家族处理子链的能力,可能在划分树的优化中有所体现。 另外,用户要求生成相关问题,我需要围绕划分树的应用、优化、复杂度等方面提出问题。例如,划分树与其他数据结构(如线段树)的区别,或者如何处理动态数据等。 最后,检查所有LaTeX语法是否正确,如区间划分的数学表达式是否正确使用$符号,代码块是否用三个反引号标注,引用标识是否自然添加在相关段落末尾。确保回答结构清晰,分步骤解释划分树的原理和实现,帮助用户逐步理解。</think>### Kuangbin划分树详解 划分树(Partition Tree)是一种基于线段树的扩展数据结构,主要用于解决**静态区间第K小查询**问题。其核心思想是将区间递归划分,并在每个节点保存排序后的子区间信息,利用二分思想快速定位目标值。 #### 一、算法原理 1. **预处理阶段**: - 将原始数组$[a_1,a_2,...,a_n]$排序得到$sorted\_arr$ - 递归地将当前区间划分为左右子区间: $$left\_part = [sorted\_arr中前mid个元素]$$ $$right\_part = [sorted\_arr中剩余元素]$$ - 记录每个元素在划分过程中进入左子区间的次数(通过`to_left`数组) 2. **查询阶段**: - 根据当前节点的划分信息,判断目标值在左/右子区间 - 通过`to_left`数组快速计算子区间内的元素数量 #### 二、代码实现(Python示例) ```python class PartitionTree: def __init__(self, arr): self.n = len(arr) self.tree = [] self.to_left = [] sorted_arr = sorted(arr) self.build(0, 0, self.n-1, arr, sorted_arr) def build(self, depth, l, r, arr, sorted_arr): if l == r: if len(self.tree) <= depth: self.tree.append([]) self.to_left.append([0]*(self.n+1)) self.tree[depth].append(arr[l]) return # 划分过程(关键步骤) mid = (l + r) // 2 median = sorted_arr[mid] # 统计进入左子树的元素数量[^3] to_left = 0 left_part, right_part = [], [] for num in arr[l:r+1]: if num < median or (num == median and to_left <= mid - l): left_part.append(num) to_left += 1 else: right_part.append(num) # 合并左右部分 merged = left_part + right_part # 存储当前层数据 if len(self.tree) <= depth: self.tree.append([]) self.to_left.append([0]*(self.n+1)) self.tree[depth][l:r+1] = merged self.to_left[depth][l] = 0 cnt = 0 for i in range(l, r+1): if merged[i-l] < median or (merged[i-l] == median and cnt <= mid - l): cnt += 1 self.to_left[depth][i+1] = cnt # 递归构建子树 self.build(depth+1, l, mid, merged[:mid-l+1], sorted_arr) self.build(depth+1, mid+1, r, merged[mid-l+1:], sorted_arr) ``` #### 三、复杂度分析 - 预处理时间复杂度:$O(n \log n)$ - 查询时间复杂度:$O(\log n)$ - 空间复杂度:$O(n \log n)$(与线段树的空间消耗类似)[^2] #### 四、应用场景 1. 静态区间第K小查询(如OJ题目POJ2104) 2. 高维空间最近邻搜索的降维处理 3. 数据压缩中的分块编码
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