线段树模板-单点替换区间最值

本文介绍了一种使用段式树状数组的数据结构实现方法,包括构建、更新和查询操作的具体算法。通过这些操作,可以高效地解决区间最大值等问题。代码示例展示了如何初始化段式树,并进行元素更新及区间查询。
#include <cstdio>
#include <algorithm>
using namespace std;
 
#define lson l , m , rt << 1
#define rson m + 1 , r , rt << 1 | 1
const int maxn = 222222;
int MAX[maxn<<2];
void PushUP(int rt) {
	MAX[rt] = max(MAX[rt<<1] , MAX[rt<<1|1]);
}
void build(int l,int r,int rt) {
	if (l == r) {
		scanf("%d",&MAX[rt]);
		return ;
	}
	int m = (l + r) >> 1;
	build(lson);
	build(rson);
	PushUP(rt);
}
void update(int p,int sc,int l,int r,int rt) {
	if (l == r) {
		MAX[rt] = sc;
		return ;
	}
	int m = (l + r) >> 1;
	if (p <= m) update(p , sc , lson);
	else update(p , sc , rson);
	PushUP(rt);
}
int query(int L,int R,int l,int r,int rt) {
	if (L <= l && r <= R) {
		return MAX[rt];
	}
	int m = (l + r) >> 1;
	int ret = 0;
	if (L <= m) ret = max(ret , query(L , R , lson));
	if (R > m) ret = max(ret , query(L , R , rson));
	return ret;
}
int main() {
	int n , m;
	while (~scanf("%d%d",&n,&m)) {
		build(1 , n , 1);
		while (m --) {
			char op[2];
			int a , b;
			scanf("%s%d%d",op,&a,&b);
			if (op[0] == 'Q') printf("%d\n",query(a , b , 1 , n , 1));
			else update(a , b , 1 , n , 1);  //  把 第 a 项 替换成 b
		}
	}
	return 0;
}

### 线段树算法实现 线段树是一种高效的数据结构,能够快速处理数组上的单点修改和区间查询操作。以下是基于 Python 的线段树模板代码,支持单点更新和区间查询功能。 #### 1. 初始化线段树 构建线段树时,通常会采用递归的方式初始化节点范围及其对应的。 ```python class SegmentTree: def __init__(self, data): self.n = len(data) self.tree = [0] * (4 * self.n) # 创建大小为4n的数组存储线段树 self.build(0, 0, self.n - 1, data) def build(self, node, start, end, data): if start == end: # 叶子节点 self.tree[node] = data[start] else: mid = (start + end) // 2 left_child = 2 * node + 1 right_child = 2 * node + 2 self.build(left_child, start, mid, data) # 构建左子树 self.build(right_child, mid + 1, end, data) # 构建右子树 self.tree[node] = self.tree[left_child] + self.tree[right_child] # 合并左右子树的结果 ``` #### 2. 单点更新 当某个位置的发生变化时,可以通过递归找到对应叶子节点并更新其父节点的。 ```python def update_point(self, idx, value): self.update_node(0, 0, self.n - 1, idx, value) def update_node(self, node, start, end, idx, value): if start == end: # 找到目标叶子节点 self.tree[node] = value else: mid = (start + end) // 2 left_child = 2 * node + 1 right_child = 2 * node + 2 if start <= idx <= mid: # 更新左侧子树 self.update_node(left_child, start, mid, idx, value) else: # 更新右侧子树 self.update_node(right_child, mid + 1, end, idx, value) self.tree[node] = self.tree[left_child] + self.tree[right_child] # 维护当前节点的 ``` #### 3. 区间查询 通过递归方式查找指定区间的总和或其他聚合函数结果。 ```python def query_range(self, l, r): return self.query_node(0, 0, self.n - 1, l, r) def query_node(self, node, start, end, l, r): if r < start or end < l: # 当前区间完全不重叠 return 0 if l <= start and end <= r: # 完全覆盖 return self.tree[node] mid = (start + end) // 2 left_child = 2 * node + 1 right_child = 2 * node + 2 p1 = self.query_node(left_child, start, mid, l, r) # 查询左子树 p2 = self.query_node(right_child, mid + 1, end, l, r) # 查询右子树 return p1 + p2 ``` 以上实现了线段树的核心功能——单点更新和区间查询[^1]。 --- ### 使用示例 以下是一个简单的例子展示如何使用上述线段树类来完成单点更新和区间查询的操作: ```python data = [1, 3, 5, 7, 9, 11] st = SegmentTree(data) print(st.query_range(1, 3)) # 输出:15 (3+5+7) st.update_point(2, 6) # 将索引2处的从5改为6 print(st.query_range(1, 3)) # 输出:16 (3+6+7) ``` ---
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