时间分治(cdq分治)


        搞了半天才发现时间分治和cdq分治是一个东西……

        当对于一个操作的静态操作较简单,动态操作较复杂,并且后面对前面没有影响,还有操作序列可以合并(前提真的很多,还有看你能不能想出来),我们可以使用时间分治。

        以归并排序举例,归并排序的代码如下:

void MergeSort(int l,int r)
{
	if (l == r) return;
	int mid = (l+r)/2;
	MergeSort(l,mid);
	MergeSort(mid+1,r);
	inplace_sort(a+l,a+mid+1,a+r+1);
}
(虽然好像inplace_sort就是归并排序啊233)

        将归并排序操作的序列想象成一个操作序列,很明显,归并排序满足一下几点性质

        1.区间可以合并

        2.前面的序列与后面无关

        于是时间复杂度 T(n) = 2*T(n/2)+O(n)(合并的代价,对于实际问题就是静态操作的代价)

        根据主算法, T(n) = n logn

(其实我也没完全搞懂,关于区间合并这一块事实上难度是很大的,如HNOI city 城市建设,各种缩点乱搞)

        那么,时间分治作用事实上就是一个替代品,跟主席树一样强大的替代品,它可以解决许多需要树套树的问题,甚至可以解决一些范围极大的问题

(上一道水题理解一下)

BZOJ 1176

        给定一个初值相同的矩阵,有两个操作

        (1)1 x y delta 给(x,y)加上delta

        (2)2 x1 y1 x2 y2 求矩形内的和

        其中w <= 2000000,q<=160000,m<=10000

        经典线段树套线段树,不对好像范围有点大……二维线段树早就不知道MLE到哪里去了

        于是我们便想到了时间分治,我们将[x1,y1],[x2,y2]差分成四个和

        以x为第一关键字,y为第二关键字,再用树状数组维护一下就ok了(具体细节参考代码)

#include <cstdio>
#include <algorithm>

using namespace std;

const int MAXW = 2000001;
const int MAXN = 200000;

struct Node
{
	int x,y,delta,flag,idx;
	bool operator < (const Node &rhs) const
	{
		return x < rhs.x || (x == rhs.x && y < rhs.y); 
	}
};

int s,w,cnt,cntq;
int ans[MAXN];
Node C[MAXN];

int c[MAXW];

void modify(int pos,int delta)
{
	for (int i=pos;i<=w;i+=(i&-i)) c[i] += delta; 
}

int query(int pos)
{
	int ans = 0;
	for (int i=pos;i>0;i-=(i&-i)) ans += c[i];
	return ans;
}

void solve(int l,int r)
{
	if (l == r) return;
	int mid = (l+r)/2;
	solve(l,mid);
	solve(mid+1,r);
	int j = l;
	for (int i=mid+1;i<=r;i++)
	{
		if (C[i].flag == 2)
		{
			for ( ;j<=mid && C[j].x <= C[i].x;j++)
			    if (C[j].flag == 1) modify(C[j].y,C[j].delta);
			ans[C[i].idx] += query(C[i].y)*C[i].delta;
		}
	}
	for (int i=l;i<j;i++) if (C[i].flag == 1) modify(C[i].y,-C[i].delta);
	inplace_merge(C+l,C+mid+1,C+r+1);
}

int main()
{
	scanf("%d%d",&s,&w);
	int oper;
	while (scanf("%d",&oper) == 1 && oper != 3)
	{
		if (oper == 1)
		{
			int x,y,delta;
			scanf("%d%d%d",&x,&y,&delta);
			C[++cnt] = (Node){x,y,delta,1,cnt};
		}
		else
		{
			int x1,y1,x2,y2;
			scanf("%d%d%d%d",&x1,&y1,&x2,&y2);
			cntq++;
			C[++cnt] = (Node){x1-1,y1-1,1,2,cntq};
			C[++cnt] = (Node){x1-1,y2,-1,2,cntq};
			C[++cnt] = (Node){x2,y1-1,-1,2,cntq};
			C[++cnt] = (Node){x2,y2,1,2,cntq};
			ans[cntq] = (x2-x1+1)*(y2-y1+1)*s;
		}
	}
	solve(1,cnt);
	for (int i=1;i<=cntq;i++) printf("%d\n",ans[i]);
	return 0;
}

        还有那些比较复杂的区间合并,例如cf最近那题动态割边什么的……以后再说吧
CDQ分治是一种高效的离线分治算法,常用于解决多维偏序问题、数据范围较大的问题以及某些带修改的查询问题。它通过将操作离线处理并按照时间或维度进行分治,从而降低时间复杂度。以下是几个CDQ分治的经典例题及其解析。 ### 三维偏序问题 三维偏序问题是CDQ分治的经典应用之一。问题描述为:给定 $ n $ 个三元组 $ (x_i, y_i, z_i) $,定义偏序关系为 $ x_i \leq x_j, y_i \leq y_j, z_i \leq z_j $ 时,$ j $ 对 $ i $ 有贡献。要求对每个元素,统计有多少个元素比它大(即满足偏序关系)。 CDQ分治的处理方式是将三元组按 $ x $ 排序,然后在分治过程中递归处理左右两部分,最后统计左半部分对右半部分的贡献。对于每一层分治,可以将问题转化为二维偏序问题,并使用树状数组维护 $ y $ 和 $ z $ 的信息。 ```cpp // 伪代码示意 void cdq(int l, int r) { if (l == r) return; int mid = (l + r) / 2; cdq(l, mid); cdq(mid + 1, r); // 合并阶段,统计左半部分对右半部分的贡献 // 按照 y 排序,使用树状数组维护 z 的信息 } ``` ### 动态逆序对问题 动态逆序对问题要求在支持单点修改的情况下,多次查询某个区间内的逆序对数量。该问题可以通过CDQ分治离线处理所有修改和查询操作。 CDQ分治的核心思想是将所有操作按照时间顺序处理,并将修改操作与查询操作分离。在每一步分治中,将前一半的操作作为修改,后一半的操作作为查询,统计前一半修改对后一半查询的影响。 ```cpp // 伪代码示意 void cdq(int l, int r, vector<Query> &queries) { if (l == r) return; int mid = (l + r) / 2; cdq(l, mid, queries); cdq(mid + 1, r, queries); // 处理跨越 mid 的查询 } ``` ### K大数查询(浙江省选) K大数查询问题是CDQ分治的典型应用之一,其问题描述为:有 $ N $ 个位置,支持两种操作: 1. 在某个位置插入一个数。 2. 查询某个区间内的第 $ k $ 大数。 CDQ分治可以将问题转化为多维偏序问题,其中一维是时间,另一维是数值范围。通过二分答案和CDQ分治的结合,可以在 $ O(n \log^2 n) $ 的时间复杂度内解决问题。 ```cpp // 伪代码示意 bool check(int mid) { // 利用CDQ分治统计满足条件的数的数量 } void cdq(int l, int r, ...) { // 分治处理 } ``` ### 总结 CDQ分治算法在处理多维偏序问题、动态数据结构问题等方面具有显著优势。通过将问题离线处理,并在分治过程中合并子问题的解,可以有效地降低时间复杂度。上述例题展示了CDQ分治在不同场景下的应用,包括三维偏序、动态逆序对和K大数查询等问题。
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