树套树模板

本文介绍了一种复杂的数据结构——树套树,该结构结合了主席树(线段树)和树状数组,用于高效地处理区间更新和查询操作。通过离散化处理和巧妙的数据组织,树套树能够在对数时间内完成对数据的修改和查询。

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树套树模板

主席树(线段树)+树状数组

//对于权值大的先离散

int root[M*200],Lt[M*200],Rt[M*200],sum[M*200],tot;
void build(int &rt,int L,int R) {//预处理建树
    rt=++tot;
    sum[rt]=0;
    if(L==R)return;
    int mid=L+R>>1;
    build(Lt[rt],L,mid);
    build(Rt[rt],mid+1,R);
}
void update(int &rt,int pt,int x,int a,int L,int R) {//更新
    rt=++tot;
    sum[rt]=sum[pt]+a;
    Lt[rt]=Lt[pt],Rt[rt]=Rt[pt];
    if(L==R)return;
    int mid=L+R>>1;
    if(x<=mid)update(Lt[rt],Lt[pt],x,a,L,mid);
    else update(Rt[rt],Rt[pt],x,a,mid+1,R);
}
void Update(int x,int p,int a) {//修改x点为p(x树上的p改变a)
    while(x<=len) {
        update(root[x],root[x],p,a,1,len);
        x+=-x&x;
    }
}
vector<int>Q1,Q2;
int query(int l,int r,int L,int R) {
    if(L==l&&R==r) {
        int res=0;
        for(int i=0; i<Q1.size(); i++) {
            res-=sum[Q1[i]];
        }
        for(int i=0; i<Q2.size(); i++) {
            res+=sum[Q2[i]];
        }
        return res;
    }
    int mid=L+R>>1;
    if(r<=mid) {
        for(int i=0; i<Q1.size(); i++) {
            Q1[i]=Lt[Q1[i]];
        }
        for(int i=0; i<Q2.size(); i++) {
            Q2[i]=Lt[Q2[i]];
        }
        return query(l,r,L,mid);
    } else if(mid<l) {
        for(int i=0; i<Q1.size(); i++) {
            Q1[i]=Rt[Q1[i]];
        }
        for(int i=0; i<Q2.size(); i++) {
            Q2[i]=Rt[Q2[i]];
        }
        return query(l,r,mid+1,R);
    } else {
        vector<int>QQ1,QQ2;
        QQ1=Q1,QQ2=Q2;
        for(int i=0; i<Q1.size(); i++) {
            Q1[i]=Lt[QQ1[i]];
        }
        for(int i=0; i<Q2.size(); i++) {
            Q2[i]=Lt[QQ2[i]];
        }
        int res=query(l,mid,L,mid);
        for(int i=0; i<Q1.size(); i++) {
            Q1[i]=Rt[QQ1[i]];
        }
        for(int i=0; i<Q2.size(); i++) {
            Q2[i]=Rt[QQ2[i]];
        }
        res+=query(mid+1,r,mid+1,R);
        return res;
    }
}
int Query(int l,int r,int L,int R) {//查询区间[l,r]里数值有多少在[L,R]中
    Q1.clear(),Q2.clear();
    l--;
    while(l) {
        Q1.push_back(root[l]);
        l-=-l&l;
    }
    while(r) {
        Q2.push_back(root[r]);
        r-=-r&r;
    }
    return query(L,R,1,len);
}
int queryk(int K,int L,int R) {
    if(L==R)return L;
    int res=0;
    for(int i=0; i<Q1.size(); i++) {
        res-=sum[Lt[Q1[i]]];
    }
    for(int i=0; i<Q2.size(); i++) {
        res+=sum[Lt[Q2[i]]];
    }
    //printf("L=%d R=%d res=%d\n",L,R,res);
    int mid=L+R>>1;
    if(res>=K){
        for(int i=0; i<Q1.size(); i++) {
            Q1[i]=Lt[Q1[i]];
        }
        for(int i=0; i<Q2.size(); i++) {
            Q2[i]=Lt[Q2[i]];
        }
        return queryk(K,L,mid);
    }
    else {
        for(int i=0; i<Q1.size(); i++) {
            Q1[i]=Rt[Q1[i]];
        }
        for(int i=0; i<Q2.size(); i++) {
            Q2[i]=Rt[Q2[i]];
        }
        return queryk(K-res,mid+1,R);
    }
}
int Queryk(int l,int r,int k) {//区间第K值
    Q1.clear(),Q2.clear();
    l--;
    while(l) {
        Q1.push_back(root[l]);
        l-=-l&l;
    }
    while(r) {
        Q2.push_back(root[r]);
        r-=-r&r;
    }
    return queryk(k,1,len);
}
<think>嗯,用户问的是P3380模板树套树问题是否可以用分块方法解决。首,我需要回忆一下P3380题目的具体要求。P3380是洛谷上的一个模板题,通常涉及动态区间第k大查询,可能还有插入、删除和修改操作。树套树,比如线段树套平衡树,是常见的解法,用于处理多维的查询问题。 用户提到分块方法,分块在算法竞赛中常用于将问题分解为块,降低复杂度。比如莫队算法就是基于分块的。但动态区间第k大查询需要高效的数据结构支持,分块是否可行呢? 首,分块处理区间问题的复杂度通常是根号级别的。对于每个块,可以维护一个有序数组。查询时,将区间分成块头和块尾的部分,以及中间的完整块。中间的完整块可以利用有序数组进行二分查找,统计比某个小的元素数量。这样,整体的时间复杂度大概是O(√n * log√n) 每次查询。对于修改操作,比如替换一个元素,需要更新所在块的有序数组,时间复杂度也是O(√n)因为需要重新排序块内的元素。 不过,这样的时间复杂度在数据量较大时可能无法通过时间限制,尤其是当操作次数达到1e5级别时,根号复杂度可能不够。相比之下,树套树的每次操作是O(log²n),在n=1e5时,log²n大约是几百,而根号n是300左右,所以分块可能勉强可行,但需要看具体题目的时间限制。 另外,分块实现起来相对简单,代码量可能比树套树少。对于不熟悉树套树的选手,分块可能更容易上手。但分块的时间复杂度较高,可能在极端数据下会超时。 然后,我需要考虑分块的具体实现细节。例如,每个块的大小设为√n,维护每个块的有序数组。对于查询第k大的元素,可以使用二分答案的方法:在数范围内二分,每次猜测一个mid,统计区间内<=mid的元素数量,根据这个数量调整二分的上下界。每个统计操作需要遍历区间内的所有块,对每个块进行二分查找,时间复杂度是O(√n * log n),加上外层二分的次数大约是30次左右(比如数范围是1e9的话),所以总的时间复杂度是O(30*√n * log n),这可能会比较高。 修改操作的话,比如替换一个位置的元素,需要找到对应的块,删除旧元素,插入新元素,并重新排序该块的有序数组。这一步的时间是O(√n),因为块的大小是√n,插入和删除需要线性时间,或者使用其他结构如平衡树来维护块内元素,但这样又会增加实现的复杂度。 此外,分块在处理动态插入和删除时可能不太方便,尤其是当需要保持块的大致大小时,可能需要动态调整块的大小,这会增加实现的难度。而原题P3380可能允许离线处理,或者没有插入删除操作,只有修改和查询,这时候分块可能可行。 再参考一些已有的资料或题解,是否有选手用分块通过该题。比如,洛谷的题解中,可能有分块解法。假设存在相关解法,可以引用作为参考。但如果没有,可能需要指出分块虽然理论可行,但实际可能不被推荐。 总结来说,分块方法可以解决P3380问题,但时间效率可能不如树套树或其它更高效的数据结构。适用于对时间要求不严格的情况,或者作为替代方案。同时需要注意分块实现的细节,比如块的大小调整、有序数组的维护方式等。 用户可能是在寻找替代树套树的更简单方法,或者想了解分块的应用场景。因此,回答时需要明确分块的可行性、时间复杂度和实现难度,对比树套树的优缺点,并给出建议。</think>关于P3380模板题(树套树)使用分块方法的可行性分析: ### 分块解决方案可行性 1. **问题特点** P3380要求实现动态区间第k大查询(带单点修改),传统树套树(如线段树套平衡树)的时间复杂度为$O(\log^2 n)$,而分块的时间复杂度为$O(\sqrt{n} \cdot \log n)$,理论上是可行的[^1]。 2. **分块实现思路** - **块内有序化**:将数组分为$\sqrt{n}$块,每块内部维护有序数组 - **二分答案法**:通过数范围二分+块内二分统计数量 - **单点修改**:重构所在块的有序数组 - **查询操作**: ```python def query_kth(l, r, k): low, high = min_val, max_val while low < high: mid = (low + high) // 2 cnt = count_less_equal(l, r, mid) if cnt < k: low = mid + 1 else: high = mid return low ``` 3. **复杂度对比** | 操作 | 树套树 | 分块方案 | |-----------|-------------|----------------| | 查询 | $O(\log^2 n)$ | $O(\sqrt{n} \log n)$ | | 修改 | $O(\log^2 n)$ | $O(\sqrt{n})$ | ### 实现代码框架 ```python class Block: def __init__(self, data): self.data = sorted(data) def update(self, pos, old_val, new_val): # 删除旧并插入新后重新排序 pass class BlockArray: def __init__(self, arr, block_size): self.blocks = [] for i in range(0, len(arr), block_size): self.blocks.append(Block(arr[i:i+block_size])) def query_kth(self, l, r, k): # 二分答案结合块内统计 pass ``` ### 适用场景建议 1. **分块适用情况** - 数据规模$n \leq 10^5$且时限较宽松(如2s+) - 需要快速实现原型(代码量比树套树少约30%) 2. **推荐树套树的情况** - 严格时间复杂度要求(如$n \geq 10^6$) - 需要兼容其他操作(如前驱/后继查询)
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