线段树区间修改查询懒标记

这篇博客介绍了一种基于RMQ(Range Minimum Query)的数据结构来处理区间更新和查询的问题。代码中展示了如何构建RMQ结构,并在给定输入数组和一系列更新操作下,动态维护区间最小值并计算区间内元素减少后的不连续子数组个数。

https://codeforces.com/contest/1690/problem/G

/*input
3
4 2
6 2 3 7
3 2
4 7
5 4
10 13 5 2 6
2 4
5 2
1 5
3 2
13 4
769 514 336 173 181 373 519 338 985 709 729 702 168
12 581
6 222
7 233
5 117

*/
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N=1e5+10;

int a[N];

struct RMQ{
    int a[N<<2]={0},tag[N<<2]={0};
    void build(int top,int l,int r,int *f){
        int mid=l+r>>1;
        if(l==r) a[top]=f[l];
        else{
            build(top<<1,  l,    mid,f);
            build(top<<1|1,mid+1,r  ,f);
        }
    }
    void down(int top){
        tag[top]=0;tag[top<<1]=1;tag[top<<1|1]=1;
        a[top<<1]=a[top<<1|1]=a[top];
    }
    void update(int top,int l,int r,int L,int R,int x){
        if(L==l&&r==R){
            a[top]=x;tag[top]=1;return ;
        }
        if(tag[top]) down(top);
        int mid=l+r>>1;
        if(mid  >=R)      update(top<<1,l,mid,    L,R,x);
        else if(mid+1<=L) update(top<<1|1,mid+1,r,L,R,x);
        else{
            update(top<<1  ,l,mid,    L,mid,x);
            update(top<<1|1,mid+1,r,mid+1,R,x);
        }

    }
    int query(int top,int l,int r,int idx){
        if(l==r) return a[top];
        if(tag[top]) down(top);
        int mid=l+r>>1;
        if(mid>=idx) return query(top<<1 ,   l,mid,idx);
        else         return query(top<<1|1,mid+1,r,idx);
    }
};
RMQ Lx,Rx;
int read(){
    int ans=0;
    char c=getchar();
    while(c<'0'||c>'9') c=getchar();
    while(c>='0'&&c<='9') ans=ans*10+c-'0',c=getchar();
    return ans;
}
void solve(){
    int n,m,ans=0;
    n=read();
    m=read();
    for(int i=1;i<=n;i++) a[i]=read();
    int l=1,r;
    while(l<=n){
        r=l;
        while(r<n&&a[r+1]>=a[l]) r++;
        Lx.update(1,1,n,l,r,l);
        Rx.update(1,1,n,l,r,r);
        l=r+1;
        ans++;
    }
    for(int i=1;i<=m;i++){
        int idx,p;cin>>idx>>p;
        int l=Lx.query(1,1,n,idx);
        int r=Rx.query(1,1,n,idx);
        a[idx]-=p;
        if(a[idx]<a[l]){
            ans++;
            Rx.update(1,1,n,l,idx-1,idx-1);
            Lx.update(1,1,n,idx,r,    idx);
            
        }
        while(r+1<=n&&a[idx]<=a[r+1]){
            ans--;
            r=Rx.query(1,1,n,r+1);
            Lx.update(1,1,n,idx,r,idx);
            Rx.update(1,1,n,idx,r,r  );
        }
        printf("%d ",ans);
    }
    puts("");
}
int main(){
    int t;cin>>t;
    while(t--) solve();
}
<think>首先,用户的问题是:“我想线段树区间修改时如何正确编写代码而不传递标记 请问线段树 区间修改 不使用标记 实现方法”。用户想知道如何在不使用标记的情况下实现线段树区间修改。 回顾系统指令: - 所有行内数学表达式必须用$...$格式。 - 独立公式用$$...$$格式并单独成段。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 参考提供的引用: - 引用[1]到[5]都讨论了标记(延迟标记)的作用,用于优化区间修改的复杂度。 - 标记的目的是在区间修改时,只标记而不立即更新子节点,等到需要查询时才传播标记,从而减少不必要的更新操作。 - 用户明确询问“不使用标记”的实现方法。 关键点: - 标记是用于优化区间修改的,避免每次修改都递归到叶子节点。 - 如果不使用标记区间修改会直接递归更新每个节点,直到叶子节点,这会导致时间复杂度为$O(n)$,其中$n$是区间长度。 - 在标准线段树中,区间修改通常使用标记来保持$O(\log n)$的复杂度。如果不使用标记修改操作会退化到$O(n)$。 用户的问题:如何实现线段树区间修改而不使用标记? - 这意味着用户可能想要一个朴素的、没有优化的实现方法,或者可能误解了标记的作用。 可能的实现方法: - 不使用标记时,区间修改需要直接遍历所有涉及的节点,并更新每个节点的值。 - 具体步骤: 1. 从根节点开始。 2. 如果当前节点区间完全覆盖修改区间,直接更新该节点的值,并递归更新子节点(如果需要)。 3. 如果部分覆盖,则递归到子节点。 4. 更新后,向上合并信息(例如,区间和)。 - 但这会导致每次修改都更新到叶子节点,复杂度高。 在引用中: - 引用[3]提到:“在线段树中,单点修改时,我们是将信息从叶节点向上依次更新它的父节点,直到根节点。如果在区间修改仍然按照这个策略,那么修改的时间复杂度为O(N)。” - 所以,不使用标记区间修改就是直接递归更新所有节点。 如何回答: - 解释不使用标记的后果:复杂度高。 - 提供代码示例。 - 结构清晰:先介绍概念,然后给出实现,最后讨论优缺点。 - 生成相关问题。 回答结构: 1. **介绍**:解释线段树标记的作用,强调不使用标记的缺点。 2. **实现方法**:描述不使用标记区间修改过程。 3. **代码示例**:提供伪代码或具体代码(如Python),展示如何实现。 4. **复杂度分析**:说明为什么复杂度高。 5. **优缺点**:讨论不使用标记的适用场景。 6. **相关问题**:生成几个相关问题。 代码语言:用户没有指定语言,但引用中有C++,我可以使用Python或C++。为了简单,用Python。 在代码中,确保使用正确的格式: - 行内数学表达式用$...$。 - 独立公式用$$...$$。 生成相关问题: - 基于主题,如优化、比较、应用等。 最终输出: - 回答用户问题。 - 结尾添加相关问题。</think>### 线段树区间修改不使用标记的实现方法 线段树是一种高效处理区间查询修改的数据结构,常用于解决区间和、最大值等问题。标记(延迟标记)是一种优化技术,用于在区间修改时延迟更新子节点,从而将复杂度从$O(n)$优化到$O(\log n)$[^3]。然而,如果不使用标记区间修改需要直接递归更新所有相关节点,直到叶子节点。这会导致时间复杂度较高($O(n)$),但实现更简单,适用于小规模数据或对性能要求不高的场景。下面我将逐步解释实现方法,并提供代码示例。 #### 1. **核心思想** 不使用标记时,区间修改需遵循以下步骤: - **递归更新**:从根节点开始,递归遍历线段树。 - **区间覆盖判断**: - 若当前节点区间 $[l, r]$ 完全包含于修改区间 $[ql, qr]$,则直接更新该节点的值(例如,将区间内所有元素加上一个值 $val$)。 - 若部分覆盖,则递归处理左右子节点。 - **向上合并**:更新后,从叶子节点向上回溯,重新计算父节点的值(例如,区间和 $sum = left\_sum + right\_sum$)。 - **复杂度分析**:每次修改最坏情况下需更新 $O(n)$ 个节点($n$ 为区间长度),而查询操作仍为 $O(\log n)$。因此,整体复杂度较高,适用于数据规模较小的情况[^3][^5]。 数学上,线段树维护区间和时,节点值更新可表示为: $$ \text{sum}[node] = \sum_{i=l}^{r} a_i $$ 修改操作中,若区间 $[ql, qr]$ 被覆盖,则: $$ \text{sum}[node] \leftarrow \text{sum}[node] + val \times (r - l + 1) $$ #### 2. **代码实现(Python示例)** 以下是一个完整的线段树实现,支持区间修改(不使用标记)和区间查询。代码以区间和为例,修改操作是将指定区间内的元素增加 $val$。 ```python class SegmentTree: def __init__(self, data): self.n = len(data) self.size = 1 while self.size < self.n: self.size *= 2 # 构建满二叉树 self.tree = [0] * (2 * self.size) # 线段树数组,索引从1开始 # 初始化叶子节点 for i in range(self.n): self.tree[self.size + i] = data[i] # 向上合并构建树 for i in range(self.size - 1, 0, -1): self.tree[i] = self.tree[2*i] + self.tree[2*i+1] def update_range(self, ql, qr, val, node=1, l=0, r=None): """区间修改:将区间[ql, qr]的元素增加val(不使用标记)""" if r is None: r = self.size - 1 # 初始区间为[0, size-1] # 当前节点区间[l, r]与修改区间[ql, qr]无交集 if qr < l or r < ql: return # 当前节点区间完全包含于修改区间,直接更新 if ql <= l and r <= qr: self.tree[node] += val * (r - l + 1) # 更新节点值 # 如果是叶子节点,停止递归(避免索引越界) if l == r: return else: # 部分覆盖,递归更新子节点 mid = (l + r) // 2 self.update_range(ql, qr, val, 2*node, l, mid) self.update_range(ql, qr, val, 2*node+1, mid+1, r) # 向上合并:更新父节点值(非叶子节点时) if node < self.size: # 非叶子节点才合并 self.tree[node] = self.tree[2*node] + self.tree[2*node+1] def query_range(self, ql, qr, node=1, l=0, r=None): """区间查询:返回区间[ql, qr]的和""" if r is None: r = self.size - 1 if qr < l or r < ql: return 0 if ql <= l and r <= qr: return self.tree[node] mid = (l + r) // 2 left_sum = self.query_range(ql, qr, 2*node, l, mid) right_sum = self.query_range(ql, qr, 2*node+1, mid+1, r) return left_sum + right_sum # 示例用法 data = [1, 2, 3, 4, 5] st = SegmentTree(data) print("初始区间和:", st.query_range(0, 4)) # 输出: 15 st.update_range(1, 3, 10) # 将索引1到3的元素增加10 print("修改区间和:", st.query_range(0, 4)) # 输出: 15 + 10*3 = 45 ``` #### 3. **关键点说明** - **递归更新**:在 `update_range` 方法中,当区间部分覆盖时,递归调用子节点。这确保了所有受影响的节点都被更新。 - **向上合并**:每次更新后,通过 `self.tree[node] = self.tree[2*node] + self.tree[2*node+1]` 重新计算父节点值,保证数据一致性。 - **优缺点**: - **优点**:实现简单,无需处理标记的传播逻辑,调试更容易。 - **缺点**:修改复杂度为 $O(n)$,远高于标记的 $O(\log n)$。在大数据量(如 $n > 10^5$)时性能差,仅适用于小规模数据或修改操作稀少的场景[^3][^5]。 - **对比标记**:标记通过延迟更新来优化,但增加了代码复杂度(如需要 `spread` 函数传播标记)[^1][^4]。若不使用标记,代码更直观,但牺牲了效率。 #### 4. **适用场景建议** - **推荐使用**:数据规模小($n \leq 1000$)、修改操作少,或作为学习线段树的基础实现。 - **不推荐使用**:高频修改或大数据场景(如在线算法竞赛),此时应改用标记优化[^2][^4]。 在实际应用中,如果性能是关键,强烈建议采用带标记线段树,它能显著降低复杂度[^2][^3]。例如,参考B站视频教程学习标准实现:[C02【模板】线段树+标记](https://www.bilibili.com/video/BV1G34y1L7b3)[^2]。
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