【ybt】【数据结构 线段树 课过 例2】区间查改

本文解析了一道区间修改和查询的问题,通过线段树数据结构展示了如何高效地更新区间内的元素并快速查询区间总和。代码实现包括了构建树、向下传递修改、区间更新和查询的方法。适合学习和理解线段树在实际问题中的应用。

区间查改

题目链接:YbtOJ


在这里插入图片描述

解题思路

线段树模板题。

code

#include<iostream>
#include<cstdio>
#define int long long
using namespace std;

int n,q;
int a[1000010];

struct abc{
	int x,y;
	int s,lzy;
}tree[4000010];

int build(int now,int x,int y)
{
	tree[now].x=x;
	tree[now].y=y;
	if(x==y)
	{
		tree[now].s=a[x];
		return tree[now].s;
	}
	int mid=(x+y)/2;
	int l=build(now*2,x,mid);
	int r=build(now*2+1,mid+1,y);
	return tree[now].s=l+r;
}

void down(int now)
{
	if(!tree[now].lzy)
		return;
	tree[now*2].lzy+=tree[now].lzy;
	tree[now*2+1].lzy+=tree[now].lzy;
	tree[now*2].s+=(tree[now*2].y-tree[now*2].x+1)*tree[now].lzy;
	tree[now*2+1].s+=(tree[now*2+1].y-tree[now*2+1].x+1)*tree[now].lzy;
	tree[now].lzy=0;
}

void add(int now,int l,int r,int g)
{
	if(tree[now].x>=l&&tree[now].y<=r)
	{
		tree[now].s+=(tree[now].y-tree[now].x+1)*g;
		tree[now].lzy+=g;
		return;
	}
	down(now);
	int mid=(tree[now].x+tree[now].y)/2;
	if(r<=mid)
		add(now*2,l,r,g);
	else if(l>mid)
		add(now*2+1,l,r,g);
	else
		add(now*2,l,r,g),add(now*2+1,l,r,g);
	tree[now].s=tree[now*2].s+tree[now*2+1].s;
}

int fd(int now,int l,int r)
{
	if(tree[now].x>=l&&tree[now].y<=r)
		return tree[now].s;
	int mid=(tree[now].x+tree[now].y)/2;
	down(now);
	if(r<=mid)
		return fd(now*2,l,r);
	else if(l>mid)
		return fd(now*2+1,l,r);
	else
		return fd(now*2,l,r)+fd(now*2+1,l,r);
}

signed main()
{
	cin>>n>>q;
	for(int i=1;i<=n;i++)
		scanf("%lld",&a[i]);
	build(1,1,n);
	while(q--)
	{
		int t,l,r;
		scanf("%lld%lld%lld",&t,&l,&r);
		if(t==1)
		{
			int g;
			scanf("%lld",&g);
			add(1,l,r,g);
		}
		else
			cout<<fd(1,l,r)<<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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