【ybt】【数据结构 树状数组 课过 例4】区间修改区间查询

本文介绍了如何使用树状数组解决区间修改和区间查询的问题。通过差分思想,将区间和转换为对差分数组的操作,并利用树状数组优化,避免了暴力枚举的复杂度,达到更高效的解决方案。

区间修改区间查询

题目链接:YbtOJ


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解题思路

区间操作,我们可以想到差分。
设差分数组为 d d d ,那么求 ∑ i = 1 n a i \sum\limits_{i=1}^na_i i=1nai 就可以转换为 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 i d i \sum\limits_{i=1}^n\sum\limits_{j=1}^id_i i=1nj=1idi
暴力枚举是 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) 的,我们考虑优化。
我们可以发现: d 1 d_1 d1 出现了 n n n 次, d 2 d_2 d2 出现了 n − 1 n-1 n1 次, d i d_i di 出现了 n − i + 1 n-i+1 ni+1 次,所以 ∑ i = 1 n a i = ∑ i = 1 n ( d i ∗ ( n + 1 ) − d i ∗ i ) \sum\limits_{i=1}^na_i=\sum\limits_{i=1}^n(d_i*(n+1)-d_i*i) i=1nai=i=1n(di(n+1)dii),我们用树状数组维护 d i d_i di d i ∗ i d_i*i dii 即可。

code

#include<iostream>
#include<cstdio>
#define lb(x) (x&(-x))
#define int long long
using namespace std;

int n,q;
int c[1000010];
int c1[1000010];

void in(int x,int y)
{
	for(int i=x;i<=n;i+=lb(i))
		c[i]+=y,c1[i]+=x*y;
}

int fd(int x)
{
	int s=0;
	for(int i=x;i;i-=lb(i))
		s+=c[i]*(x+1)-c1[i];
	return s;
}

signed main()
{
	cin>>n>>q;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		int t;
		scanf("%lld",&t);
		in(i,t);
		in(i+1,-t);
	}
	while(q--)
	{
		int t,l,r;
		scanf("%lld%lld%lld",&t,&l,&r);
		if(t==1)
		{
			int x;
			scanf("%lld",&x);
			in(l,x);
			in(r+1,-x);
		}
		else
			cout<<fd(r)-fd(l-1)<<endl;
	}
}
### 解题思路 YBT1324 整数区间问题通常涉及如何高效地管理和查询一组整数区间上的操作。这类题目一般考察线段树、差分数组或离散化等高级数据结构的应用能力。下面详细介绍该类问题的解决方法。 #### 数据预处理 如果原始数据范围较大而实际使用的点较少,则应考虑采用**离散化技术**减少内存消耗并提高效率。通过对所有端点进行排序后映射到连续编号上来完成这一目标[^4]。 #### 差分数组应用 对于频繁更新某一段区域内的值以及询问某个位置被覆盖了多少次的情况,可以引入**差分数组**的概念简化操作流程。初始化一个长度足够的零数组,在每次增加新区间[a,b]时仅需修改对应索引处的数据d[a]+=1,d[b+1]-=1;待所有增删动作结束后统一对原序列做前缀和恢复即可获得最终状态[^5]。 #### 线段树构建与维护 当面对动态变化且需要快速定位符合条件子集的任务时,推荐使用**线段树**来加速检索速度。每棵子树代表源集合中的部分元素,叶子节点保存单个基础单元的信息,而非叶结点则汇总其孩子所表达的内容摘要。通过递归建立整个结构图谱,并配合懒惰标记机制延迟不必要的即时调整动作,从而达到节省资源的目的[^6]。 ```python class SegmentTree: def __init__(self, size): self.size = size self.tree = [0]*(4*size) def update(self,node,left,right,idx,val): if left==right: self.tree[node]=val return mid=(left+right)//2 if idx<=mid: self.update(2*node,left,mid,idx,val) else : self.update(2*node+1,mid+1,right,idx,val) self.tree[node]=max(self.tree[2*node],self.tree[2*node+1]) def query_max(self,node,left,right,q_left,q_right): if q_left>right or q_right<left:return float('-inf') if q_left<=left and right<=q_right:return self.tree[node] mid=(left+right)//2 p1=self.query_max(2*node,left,mid,q_left,q_right) p2=self.query_max(2*node+1,mid+1,right,q_left,q_right) return max(p1,p2) def solution(intervals,n,m): st=SegmentTree(n) result=[] for op,l,r in intervals: if op==1:#add interval st.update(1,1,n,l,l+r-1) elif op==2:#query maximum coverage at point l res=st.query_max(1,1,n,l,l) result.append(res) return result # Example Usage if __name__=='__main__': n,m=map(int,input().split()) queries=[list(map(int,input().split()))for _ in range(m)] ans=solution(queries,n,m) print("\n".join(map(str,ans))) ``` 上述 Python 示展示了基于线段树的方法解答此类问题的过程。其中包含了基本的操作如添加新间隔及查询指定坐标的最高覆盖率等功能模块[^7]。 ---
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