EOJ 2525 线段树 + 延迟标记

本文详细介绍线段树的应用及其实现方法,重点讲解如何通过使用延迟标记来优化线段树的更新操作,降低复杂度至O(logn)。文章通过具体示例代码解释了线段树的构建、更新及查询过程。

第一次写线段树hh。

本题很明显要用到线段树,如果不用延迟标记的话(每次更新到叶子节点)更新操作的复杂度就是o(n),用了延迟标记(每次更新到完全覆盖的节点)更新的复杂度就减成了o(logn)。还有一开始的时候一直以为一个节点只能被标记一次,在wa了无数次之后,顺便看了些大牛的模板,才发现一个点可以被标记多次(有个节点多次把它的延迟标记给它的儿子节点,但是它的儿子节点从来没有把延迟标记传给孙子节点,这样它的儿子节点就可能有多层延迟标记),在处理延迟标记的时候一定要考虑被标记多次的情况!!!并且代码中没有记录每个节点区间的左右端点,因为每次可以通过父节点的区间计算出来,然后传递下去。

ac代码如下:

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstdio>
#define lson l, m, k << 1
#define rson m + 1, r, k << 1 | 1

using namespace std;

const int maxn = 100005 << 2;
int sum[maxn], mark[maxn];

void pushup(int x){//在将子节点更新之后,利用子节点的结果把父节点更新
    sum[x] = sum[x << 1] + sum[x << 1 | 1];
}

void build(int l, int r, int k){//递归构造线段树
    mark[k] = 0;
    if (l == r){
        sum[k] = 0;
        return;
    }
    int m = (l + r) >> 1;
    build(lson);
    build(rson);
    pushup(k);
}

void pushdown(int k, int len){//把父节点的延迟标记传递给子节点
    if (mark[k]){
        mark[k << 1] += mark[k];//因为父节点传递给子节点有可能不止一层延迟标记
        mark[k << 1 | 1] += mark[k];
        if (mark[k] & 1){//父节点每传递给子节点一层标记,说明子节点本应该更新一次却没有更新。
                //本题中更新偶数次相当于没有更新,奇数次相当于更新一次,判断条件意思是mark[k]是奇数
            sum[k << 1] = (len - (len >> 1)) - sum[k << 1];
            sum[k << 1 | 1] = (len >> 1) - sum[k << 1 | 1];
        }
        mark[k] = 0;
    }
}

void update(int l, int r, int k, int L, int R){
    if (L <= l && R >= r){//注意判断条件,在用到延迟标记的时候,遇到完全包含的节点时更新截止,并且加上延迟标记
        sum[k] = (r - l + 1) - sum[k];
        mark[k]++;
        return;
    }
    pushdown(k, r - l + 1);
    int m = (l + r) >> 1;
    if (L <= m) update(lson, L, R);
    if (R > m) update(rson, L, R);
    pushup(k);
}

int query(int l,int r, int k, int L, int R){
    if (L <= l && R >= r) return sum[k];
    pushdown(k, r - l + 1);//刚开始忘了查询的时候也要把更新标记下移
    int m = (l + r) >> 1;
    int res = 0;
    if (L <= m) res += query(lson, L, R);
    if (R > m) res += query(rson, L, R);
    return res;
}

int main()
{
    int n, m;
    scanf("%d%d", &n, &m);
    build(1, n, 1);
    while (m--){
        int cmd, a, b;
        scanf("%d%d%d", &cmd, &a, &b);
        if (cmd) printf("%d\n", query(1, n, 1, a, b));
        else update(1, n, 1, a, b);
    }
    return 0;
}



### 关于EOJ DNA排序问题的解题思路 在处理EOJ中的DNA排序问题时,主要挑战在于如何高效地完成字符串数组的排序以及去重操作。由于题目涉及两个测试点可能因时间复杂度较高而超时,因此需要优化算法设计。 #### 数据结构的选择 为了降低时间复杂度并提高效率,可以引入`std::map`或者`unordered_map`来辅助实现去重功能[^1]。这些数据结构能够快速判断某项是否存在集合中,并支持高效的插入和查找操作。具体来说: - 使用 `std::set` 可以自动去除重复元素并对结果进行升序排列; - 如果还需要自定义比较逻辑,则可以选择基于哈希表的数据结构如 `unordered_set` 配合手动排序。 #### 排序策略 对于给定的一组DNA序列(通常表示为长度固定的字符串),按照字典顺序对其进行排序是一个常见需求。C++标准库提供了非常方便的方法来进行此类任务——即利用 `sort()` 函数配合合适的比较器函数对象或 lambda 表达式来指定所需的排序规则。 下面展示了一个简单的例子用于说明如何读取输入、执行必要的预处理步骤(包括但不限于删除冗余条目),最后输出经过整理的结果列表: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ set<string> uniqueDNAs; string line, dna; while(getline(cin,line)){ stringstream ss(line); while(ss>>dna){ uniqueDNAs.insert(dna); // 自动过滤掉重复项 } } vector<string> sortedUnique(uniqueDNAs.begin(),uniqueDNAs.end()); sort(sortedUnique.begin(),sortedUnique.end()); for(auto it=sortedUnique.cbegin();it!=sortedUnique.cend();++it){ cout<<*it; if(next(it)!=sortedUnique.cend())cout<<" "; } } ``` 上述程序片段实现了基本的功能模块:从标准输入流逐行解析得到各个独立的DNA片段;借助 STL 容器特性轻松达成无重复记录维护目的;最终依据字母大小关系重新安排各成员位置后再统一打印出来[^3]。 #### 学习延伸至自然语言处理领域 值得注意的是,在计算机科学特别是机器学习方向上,“上下文”概念同样重要。例如 Word2Vec 这样的技术就是通过考察周围词语环境来捕捉特定词汇的意义特征[^2]。尽管两者应用场景差异显著,但从原理层面看均体现了对局部模式挖掘的关注。 ---
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