线段树 及 空间为什么是 4倍

本文详细介绍了线段树的概念及其在区间查询中的应用。通过实例解释了如何构建线段树及进行区间查询操作,并提供了完整的代码实现。



下面我们来讲解线段树:


    线段树有许多应用,给出一个序列,可以在任何一个区间内找到最大,和最小值。可以求区间和等等等等。那么应用就不多说了。毕竟能到这里来的我相信都是为了A题,并且了解线段树的吧!

    废话不多说了。

      线段树是一种二叉搜索树,与区间树相似,它将一个区间划分成一些单元区间,每个单元区间对应线段树中的一个叶结点。
      对于线段树中的每一个非叶子节点[a,b],它的左儿子表示的区间为[a,(a+b)/2],右儿子表示的区间为[(a+b)/2+1,b]。因此线段树是平衡二叉树,最后的子节点数目为N,即整个线段区间的长度。
      使用线段树可以快速的查找某一个节点在若干条线段中出现的次数,时间复杂度为O(logN)。而未优化的空间复杂度为2N,因此有时需要离散化让空间压缩。当然有兴趣的朋友可以去百度一下离散化去压缩空间。

    下面我们来建树:

void pushUp(int rt){
    Array[rt]=Array[rt<<1]+Array[rt<<1|1];//当最后1排度为2的父节点的两个子节点存储了值后当然就要更新父节点了。
    return;
}
void buildTree(int l,int r,int rt){//rt代表根节点,l代表左边界,r代表右边界
    if(l==r){
        scanf("%d",&Array[rt]);//Array代表存储节点的数组
        return;
    }
    int mid=(l+r)>>1;
    if(l<=mid){
        buildTree(l,mid,rt<<1);
    }
    if(r>mid){
        buildTree(mid+1,r,rt<<1|1);//这个rt<<1代表乘2, |1代表加1,位运算快多了。 
    }
    pushUp(rt);
    return ;
}
    
    下面我们就来贴出完整的代码:
    
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
int n,t;
int Array[100000<<2];//100000乘4

void pushUp(int rt){
    Array[rt]=Array[rt<<1]+Array[rt<<1|1];
    return;
}
void buildTree(int l,int r,int rt){
    if(l==r){
        scanf("%d",&Array[rt]);
        return;
    }
    int mid=(l+r)>>1;
    if(l<=mid){
        buildTree(l,mid,rt<<1);
    }
    if(r>mid){
        buildTree(mid+1,r,rt<<1|1);
    }
    pushUp(rt);
    return ;
}
int query(int left,int right,int l,int r,int rt){
    if(left<=l&&r<=right){//查找区间内的值是就返回
        return Array[rt];
    }
    int mid=(l+r)>>1;
    int res=0;
    if(mid>=left){
        res+=query(left,right,l,mid,rt<<1);
    }
    if(mid<left){
        res+=query(left,right,mid+1,r,rt<<1|1);
    }
    return res;
}
int main(){
    while(~scanf("%d%d",&n,&t)){
        buildTree(1,n,1);
        char order[10];
        while(t--){
            scanf("%s",order);
            int left,right;
            if(order[0]=='Q'){
                scanf("%d%d",&left,&right);
                printf("%d\n",query(left,right,1,n,1));
            }
        }
    }
    return 0;
}
  下面很多人就要问了,为什么开数组为什么要开N*4的空间,好,我们来看看这张图。

这是metlab画的图


    由图可以很生动形象的看出,为什么很多人开2*N会越界了。图中的X是节点的总数。
    但是我不想画图又怎么办呢?推公式??OK下面是我的一个朋友推出来的公式!!!
    假设N为节点的总数,No代表度为0的节点的总数。N2代表度为2的节点的总数!
由此可得:

    倍数= N(max)/No    -->No也相当于区间的长度。

    N(max)可以看做是一个满二叉树(最好的情况)。N(min)可以看做最后一层只有两个子节点的树(最坏的情况)。
    

两个节点的树


    _
    |
     N = No + N2
     N = 2 * N2 + 1
    |_

    k代表层数。
    把N2消掉后可以得到。No = (N + 1) / 2
    N(max)=2^k  -  1
    N(k-1层以上的节点总数)=2^(k-1) + 1
    所以:No = [(2^(k-1)+1)+1]/2
    倍数= N(max)/No
    化简可以得到 4- 5/(2^(k-2) + 1 )
    -->4-5/(2^(k-1)+2)/2
    -->4-5/No
    即要开的空间倍数就是4-5/No
    
<think>嗯,用户现在想了解线段树的概念和用途,以及数据结构定义。我之前已经回答过关于懒标记的问题,现在需要根据用户提供的引用内容来组织回答。首先,我需要明确用户的需求:他们可能刚开始学习线段树,需要基础的定义、结构、用途以及示例。首先,引用[1]提到了线段树的结构体定义,包括左边界l、右边界r和值val,这应该作为线段树的数据结构定义部分。引用[2]介绍了权值线段树,但用户现在的问题更基础,可能暂时不需要深入权值线段树,但可以简要提及作为扩展。接下来,我需要解释线段树的基本概念,比如它是一种二叉树,用于处理区间查询和修改。然后,结构定义部分要详细说明每个节点的结构,如存储的区间范围[l,r]和对应的值val,可能还要提到建树的过程,比如递归构建左右子树。在用途方面,需要列举常见的应用场景,比如区间求和、最值、区间修改等,并举例说明。比如,区间求和可以用线段树高效处理,每次操作的时间复杂度是O(log n)。同时,可以提到懒标记技术,之前的问题已经涉及,这里可以简单带过,但强调其优化作用。示例代码部分,用户之前提供了Python的线段树实现,但根据引用[1]的结构体定义,可能需要用类似C++的结构体来展示,但用户可能希望看到具体的代码示例。需要注意代码的注释和结构,确保清晰易懂。另外,用户可能对线段树的构建、修改和查询操作的具体步骤感兴趣,需要分步骤解释。比如,建树是递归划分区间,直到叶子节点;修改操作可能分为单点修改和区间修改,而查询则是递归覆盖目标区间。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续问题,比如线段树与其他数据结构的比较、不同应用场景下的变种(如权值线段树)、性能分析等。需要确保问题与当前内容相关,引导用户深入理解。还需要注意系统指令中的LaTeX格式,数学表达式要用$...$或$$...$$,比如时间复杂度O(log n)要写成$O(\log n)$。同时,引用标注要正确,引用[1]和引用[2]分别在适当的地方提及,比如结构体定义引用[1],权值线段树引用[2]。 需要检查回答的结构是否清晰,是否覆盖了定义、结构、用途、示例和相关问题,避免遗漏关键点。同时,语言要简洁明了,适合刚接触线段树的学习者理解。</think>### 线段树的概念与定义 线段树(Segment Tree)是一种基于二叉树结构的**高效区间操作数据结构**,主要用于处理数组的**区间查询**和**区间修改**操作。其核心思想是将区间递归划分为子区间,每个树节点存储特定区间的统计信息(如总和、最大值等),实现$O(\log n)$时间复杂度的操作[^1]。 #### 数据结构定义 线段树的典型节点结构包含以下字段: ```cpp struct Node { int l, r; // 节点管理的区间范围 [l, r] int val; // 维护的区间信息(如总和、最大值等) } tr[N * 4]; // 通常分配4原数组大小的空间[^1] ``` ### 线段树的用途 线段树广泛应用于以下场景: 1. **区间查询**:快速计算区间和、最大值、最小值等,时间复杂度$O(\log n)$ 2. **区间修改**:支持区间加法、区间赋值等操作,结合懒标记技术优化至$O(\log n)$[^1] 3. **动态维护数据**:实时处理数据流中的区间统计需求 4. **特殊变种**:如权值线段树用于统计数值出现频率[^2] --- ### 线段树的实现原理 #### 1. 建树(Build) 通过递归将区间$[1, n]$逐层二分,直到叶子节点对应单个元素。例如区间求和线段树的建树过程: $$ \text{父节点值} = \text{左子节点值} + \text{右子节点值} $$ ```python def build(k, l, r): if l == r: tr[k].val = arr[l] return mid = (l + r) // 2 build(2*k, l, mid) build(2*k+1, mid+1, r) tr[k].val = tr[2*k].val + tr[2*k+1].val # pushup操作[^1] ``` #### 2. 区间查询(Query) 递归检查查询区间$[ql, qr]$与当前节点区间$[l, r]$的关系: - **完全覆盖**:直接返回节点值 - **部分覆盖**:递归查询左右子树 ```python def query(k, l, r, ql, qr): if ql <= l and r <= qr: return tr[k].val res = 0 mid = (l + r) // 2 if ql <= mid: res += query(2*k, l, mid, ql, qr) if qr > mid: res += query(2*k+1, mid+1, r, ql, qr) return res ``` #### 3. 区间修改(Update) 以区间加法为例,结合懒标记实现高效修改: ```python def update(k, l, r, ul, ur, val): if ul <= l and r <= ur: tr[k].val += (r - l + 1) * val tr[k].lazy += val # 设置懒标记 return pushdown(k) # 下传懒标记 mid = (l + r) // 2 if ul <= mid: update(2*k, l, mid, ul, ur, val) if ur > mid: update(2*k+1, mid+1, r, ul, ur, val) tr[k].val = tr[2*k].val + tr[2*k+1].val ``` --- ### 应用示例 假设需要实时统计网站每小时的访问量,并支持以下操作: 1. 查询任意时间段内的总访问量 2. 对某时间段内的访问量批量增加 使用线段树可实现两类操作的时间复杂度均为$O(\log 24) \approx 5$次节点访问,显著优于暴力方法的$O(n)$。 --- ### 相关问题 1. 线段树与树状数组在区间操作上有哪些性能差异? 2. 如何通过线段树实现区间最值查询? 3. 权值线段树如何解决元素频率统计问题?[^2] 4. 线段树空间复杂度为什么通常需要$4n$的存储空间? 5. 如何处理线段树区间修改时的溢出问题?
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