浅谈CDQ分治

前置知识:分治

步骤:

           1、把原问题分为若干个形式相同,规模更小的子问题,直到子问题足够小

           2、递归求解子问题

           3、合并子问题的解,得到原问题的解

__________________________________________________________________

 

CDQ分治:一种特殊的分治,可以代替各种高级数据结构,常数较小,但是必须离线处理

它可以把时间看做一层维度,把插入询问的操作变成先插入后删除的操作

思路如下:          //mid=\frac{l+r}{2}

         1、把区间[l,r]分成[l,mid][mid+1,r]

         2、递归求解[l,mid][mid+1,r]

         3、处理[l,mid][mid+1,r]的影响

例1:逆序对

所谓的归并排序模板题,也就是一种CDQ分治

#include<cstdio>
#define ll long long
using namespace std;

const int N=1e6+5;
int n,a[N],t[N];
ll ans;

void work(int l,int r)
{
	if(l==r) return;   //足够小的问题 
	int mid=l+r>>1;
	work(l,mid),work(mid+1,r);   //分解 
	int i=l,j=mid+1,k=l;
	while(i<=mid&&j<=r)
	{
		if(a[i]<=a[j]) t[k++]=a[i++];
			else t[k++]=a[j++],ans+=mid-i+1;
	}
	while(i<=mid) t[k++]=a[i++];
	while(j<=r) t[k++]=a[j++];
	for(int i=l;i<=r;i++) a[i]=t[i];    //处理前面对于后面的影响 
}

int main()
{
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&a[i]);
	work(1,n);
	printf("%lld\n",ans);
	return 0;
} 

  如果把时间轴提取出来,就要求(a,b),满足a[i]<a[j]b[i]>b[j]有几对

这类问题就叫二维偏序

时间默认有序,所以a是有序的

在处理这类问题时,把a排序,然后再求顺序对或者逆序对就可以了

 

练1:树状数组模板题

题解:想清楚O_O

 

例2:陌上花开

多了一维,也就是三维偏序

注意离散化+去重

按二维的套路:对a排序,对a进行cdq分治,就可以抛去a对答案的影响(?一定要想清楚)

问题就变成了给定两个序列,求b[i]<=b[j]c[i]<=c[j]的数量有多少(i为前一个序列的下标,j为后一个序列的下标)

这不就是二维CDQ?

注意标记,因为把b重排后a的顺序将发生变化

不得不说,这题离散化真的恶心

两个CDQ,所以时间复杂度为O(n lg^{2}n)

#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;

const int N=1e6+5;
int n,m,num[N],ans[N],f[N],n_n;
struct A{ int id,a,b,c; }q[N],q1[N],q2[N];
bool cmpa(A i,A j){ return i.a<j.a||i.a==j.a&&i.b<j.b||i.a==j.a&&i.b==j.b&&i.c<j.c; }

void work2(int l,int r)
{
    if(l==r) return;
    int mid=l+r>>1;
    work2(l,mid),work2(mid+1,r);
    int i=l,j=mid+1,k=l,y=0;
    while(i<=mid&&j<=r)
    {
        if(q1[i].c<=q1[j].c) q2[k++]=q1[i],y+=q1[i].a?num[q1[i].id]:0,i++; 
            else 
            {
                q2[k++]=q1[j];
                if(!q1[j].a) f[q1[j].id]+=y;
                j++;
            }
    }
    while(i<=mid) q2[k++]=q1[i++];
    while(j<=r) 
    {
        q2[k++]=q1[j];
        if(!q1[j].a) f[q1[j].id]+=y;
        j++;
    }
    for(int i=l;i<=r;i++) q1[i]=q2[i];
}

void work1(int l,int r)
{
    if(l==r) return;
    int mid=l+r>>1;
    work1(l,mid),work1(mid+1,r);
    int i=l,j=mid+1,k=l;
    while(i<=mid&&j<=r)
    {
        if(q[i].b<=q[j].b) q1[k]=q[i++],q1[k].a=1,k++; //标记是前面的还是后面的 
            else q1[k]=q[j++],q1[k].a=0,k++;
    }
    while(i<=mid) q1[k]=q[i++],q1[k].a=1,k++;
    while(j<=r) q1[k]=q[j++],q1[k].a=0,k++;
    for(int i=l;i<=r;i++) q[i]=q1[i];
    work2(l,r);
}

int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        scanf("%d%d%d",&q[i].a,&q[i].b,&q[i].c);
    sort(q+1,q+n+1,cmpa);
    n_n=1; num[1]=1; q[1].id=1;
    for(int i=2;i<=n;i++) 
        if(q[i].a==q[i-1].a&q[i].b==q[i-1].b&q[i].c==q[i-1].c) num[n_n]++;
            else q[++n_n]=q[i],q[n_n].id=n_n,num[n_n]++;
    work1(1,n_n);
    for(int i=1;i<=n_n;i++) ans[f[i]+num[i]-1]+=num[i];
    for(int i=0;i<n;i++) printf("%d\n",ans[i]);
    return 0;
} 

 

那是不是可以一直叠下去?

理论上来说是的,但是到后来都没有暴力来的优秀

 

练2:动态逆序对

题解:想清楚O

 

四维偏序   留着坑等以后再填

 

dp优化CDQ分治 

练3:货币兑换

题解:想清楚O

<think>首先,用户的问题是关于CDQ分治算法的基本原理及其应用场景。我需要根据系统级指令来构建我的回答。 系统级指令关键点: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,保证真实可靠。 参考站内引用: - 引用[1]:关于分治思想的描述,包括分块、递归等。 - 引用[2]:关于书籍的引用,不相关。 - 引用[3]:关于下载资源的链接,不相关。 用户真正的需求是理解CDQ分治的概念和原理,所以我需要专注于CDQ分治CDQ分治的基本原理: - CDQ分治是由陈丹琦(Chen Danqi)提出的一种算法,用于处理偏序问题,如三维偏序问题。 - 它是分治思想的一种应用,特别适合解决离线查询问题。 - 核心思想:将问题分成子问题,递归解决,然后合并结果,处理跨越子问题的部分。 应用场景: - 三维偏序问题:例如,给定点集,统计每个点满足某些条件的点数。 - 动态规划优化:如斜率优化等。 - 其他离线查询问题。 我的回答结构: 1. **介绍CDQ分治**:简要说明其背景和目的。 2. **基本原理**:解释算法步骤,使用数学表达式描述。 3. **应用场景**:列出常见应用。 4. **生成相关问题**:在最后添加相关问题。 5. **添加引用**:在引用段落末尾自然添加引用标识。 数学表达式: - 行内数学:如变量、点坐标等,使用$...$。 - 独立公式:如方程,使用$$...$$。 例如: - 行内:点$P_i = (a_i, b_i, c_i)$ - 独立:偏序关系公式。 生成相关问题: - 基于CDQ分治,如"CDQ分治如何优化三维偏序问题?"或"CDQ分治的时间复杂度分析?" 确保回答真实可靠: - 基于算法知识,CDQ分治常用于OI竞赛中处理偏序问题。 引用处理: - 参考引用[1]是关于分治思想的,我可以引用它来支持分治部分。 - 其他引用不相关,但系统说"请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答",但用户没有上一次问题,所以基于当前引用。 最终回答大纲: - 开头:介绍CDQ分治。 - 原理部分:分步骤解释,使用LaTeX。 - 应用场景:列举例子。 - 相关问题:在最后添加。 - 结尾:自然结束。</think>### CDQ分治算法的基本原理及其应用场景 CDQ分治(Chen Danqi Divide and Conquer)是由中国计算机科学家陈丹琦提出的一种分治算法变体,主要用于处理离线查询问题,特别是多维偏序问题(如三维偏序)。它在算法竞赛和数据处理中应用广泛,能高效解决一些复杂问题。下面我将逐步解释其基本原理和应用场景,确保内容清晰可靠。 #### 1. CDQ分治的基本原理 CDQ分治基于经典分治思想,但针对偏序问题进行了优化。核心思路是将问题递归分解为子问题,处理子问题内部和子问题之间的影响,最后合并结果。算法主要分为三个步骤:分、治、合。以下是详细解释: - **分(Divide)**:将输入数据(如点集)按某一维度(通常是时间或索引)分成两个大致相等的子集,记为左子集$L$和右子集$R$。例如,给定点集$P = \{P_1, P_2, \dots, P_n\}$,其中每个点$P_i = (a_i, b_i, c_i)$表示三维坐标,我们按第一维$a_i$排序并分割: $$ \text{mid} = \left\lfloor \frac{n}{2} \right\rfloor $$ 这样得到$L = \{P_i \mid i \leq \text{mid}\}$和$R = \{P_i \mid i > \text{mid}\}$。递归地对$L$和$R$应用相同过程。 - **治(Conquer)**:递归处理左子集$L$和右子集$R$,解决子问题内部的偏序关系。例如,在三维偏序问题中,目标是统计每个点$P_i$满足$a_j \leq a_i, b_j \leq b_i, c_j \leq c_i$的点数$j$($j \neq i$)。递归调用确保子集内部的问题被解决。 - **合(Merge)**:合并子问题结果,并处理跨越子集$L$和$R$的影响。这是CDQ分治的关键: - 使用辅助数据结构(如树状数组或线段树)高效处理跨子集贡献。 - 例如,在三维偏序中,合并时需统计$L$中的点对$R$中点的贡献。具体做法: 1. 对$L$和$R$按第二维$b_i$排序。 2. 遍历$R$中的每个点$P_j$,同时维护一个树状数组,用于记录第三维$c_i$的累积值。 3. 对于$P_j$,查询树状数组中满足$c_k \leq c_j$的点数($k$来自$L$),并累加到结果。 这确保了跨子集贡献在$O(n \log n)$时间内完成。 整个算法的时间复杂度为$O(n \log^2 n)$,其中$n$是数据规模。递归公式可表示为: $$ T(n) = 2T\left(\frac{n}{2}\right) + O(n \log n) $$ 其中$O(n \log n)$来自合并步骤的排序和树状数组操作。CDQ分治通过“分而治之”高效处理了偏序关系[^1]。 #### 2. CDQ分治的应用场景 CDQ分治特别适合离线查询问题,其中数据点固定,查询可批量处理。常见应用包括: - **三维偏序问题**:如统计逆序对或点对关系。例如,在竞赛中,给定点集统计每个点“支配”的点数(即所有维度都小于等于该点的点)。CDQ分治能高效解决,时间复杂度优于暴力$O(n^2)$。 - **动态规划优化**:用于优化序列问题,如最长上升子序列(LIS)或斜率优化问题。通过分治处理状态转移,减少计算量。 - **离线查询处理**:在数据库或算法中,处理批量查询,如区间统计或范围查询。CDQ分治将查询排序后递归处理,避免实时开销。 - **其他领域**:在计算几何(如最近点对问题)和机器学习数据预处理中也有应用,但需结合具体算法调整。 CDQ分治的优势在于其通用性和效率,但要求问题具有“可分治性”,即子问题独立且合并步骤可高效实现。实际应用中,常结合树状数组等数据结构提升性能。 #### 相关问题 1. CDQ分治如何处理更高维度的偏序问题(如四维偏序)? 2. CDQ分治与普通分治算法的主要区别是什么? 3. CDQ分治在动态规划优化中的具体实现案例? [^1]: 分治思想的核心是递归分解问题,然后合并结果,这在CDQ分治中得到充分体现,如分割点集并递归处理子问题。 [^2]: 算法理论常参考经典书籍,但CDQ分治更常见于竞赛和算法论文。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值