背包问题 [二维偏序, 树状数组]

本文探讨了如何使用二维偏序排列和树状数组解决背包问题。首先,按照价值v和重量w从大到小排序所有物品,然后进行离散化坐标。通过树状数组维护y轴的前缀最大值max_cur。接着,按背包容量从大到小排序,并用一个指针t从左往右根据物品容量移动。更新过程中,取t和max_cur的最小值。这是一种有效的背包问题求解策略。

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背 包 问 题 背包问题


正 解 部 分 \color{red}{正解部分}

二维偏序问题,

将所 有点 按照 v v v 为第一关键字, w w w 为第二关键字 从大到小 排序,

从前往后扫, 离散化坐标, 使用 树状数组 维护 y y y前缀最大值, 记为 m a x _ c u r max\_cur max_cur

对于背包的限制, 将背包按容量 从大到小 排序, 维护一个指针从左往右根据物品的容量往右移动, 记为 t t t,

背包从容量大的开始选显然是最优的 .

min ⁡ ( t , m a x _ c u r ) \min(t, max\_cur) min(t,max_cur) 更新 .


实 现 部 分 \color{red}{实现部分}

#include<bits/stdc++.h>
#define reg register

int read(){
        char c;
        int s = 0, flag = 1;
        while((c=getchar()) && !isdigit(c))
                if(c == '-'){ flag = -1, c = getchar(); break ; }
        while(isdigit(c)) s = s*10 + c-'0', c = getchar();
        return s * flag;
}

const int maxn = 1e5 + 5;

int N;
int M;
int Len_2;
int rl[maxn];
int B2[maxn];

struct Node{ int w, v; } A[maxn];

bool cmp(Node a, Node b){ return a.w==b.w?a.v>b.v:a.w>b.w; }

struct Bit_Tree{
        int v[maxn], lim;
        void Add(int k, int x){ while(k<=lim)v[k]=std::max(v[k], x), k+=k&-k; }
        int Query(int k){ int s = 0; while(k){ s = std::max(v[k], s); k -= k&-k; } return s; }
} bit_t;

void Work(){
        N = read();
        for(reg int i = 1; i <= N; i ++) A[i].w = read(), B2[i] = A[i].v = read();
        std::sort(A+1, A+N+1, cmp);
        std::sort(B2+1, B2+N+1), Len_2 = std::unique(B2+1, B2+N+1) - B2-1;
        for(reg int i = 1; i <= N; i ++) A[i].v = std::lower_bound(B2+1, B2+Len_2+1, A[i].v)-B2;
        M = read(); 
        for(reg int i = 1; i <= M; i ++) rl[i] = read();
        std::sort(rl+1, rl+M+1, std::greater<int>());
        int t = 0, Ans = 0;
        bit_t.lim = Len_2; memset(bit_t.v, 0, sizeof bit_t.v);
        for(reg int i = 1; i <= N; i ++){
                while(t < M && rl[t+1] >= A[i].w) t ++;
                int p = bit_t.Query(Len_2-A[i].v+1), cur = std::min(t, p+1);
                bit_t.Add(Len_2-A[i].v+1, cur); Ans = std::max(Ans, cur);
        }
        printf("%d\n", Ans);
}

int main(){
        int T = read(); while(T --) Work();
        return 0;
}
<think>好的,我现在需要帮助用户了解二维树状数组的实现和应用。首先,我得回顾一下用户之前的提问和引用内容,确保回答符合他们的需求。用户提到了二维树状数组,引用中也有关于二维前缀和、单点修改以及例题的信息,比如poj2352和Codeforces的题目。 首先,我需要解释二维树状数组的基本概念。二维树状数组树状数组二维空间的扩展,主要用于处理二维数组的前缀和查询和单点更新。用户可能已经了解一维树状数组,所以可以在此基础上进行扩展。 接下来是实现部分。用户需要具体的代码示例,尤其是Python的实现。根据引用3,一维树状数组的Python实现,我需要将其扩展到二维二维树状数组的操作包括初始化、单点更新和前缀和查询。需要注意的是,二维情况下,每个更新和查询操作都需要双重循环,遍历每个维度上的索引。 然后是应用场景。用户可能想知道在什么情况下使用二维树状数组。根据引用2和4,二维树状数组适用于子矩阵求和、动态二维网格数据更新等场景,比如处理二维偏序问题或实时更新矩阵中的元素值。例如,在POJ 1195这道题中,需要处理手机的更新和区域查询,这正是二维树状数组的典型应用。 另外,用户可能关心时间复杂度。每个操作的时间复杂度是O((log n)^2),因为每个维度都需要log n的时间。相比暴力方法,这在处理大规模数据时更高效。 最后,生成相关问题。根据用户之前的问题,可能需要关于优化、应用场景以及与其他数据结构的比较的问题。比如,二维树状数组二维线段树的区别,或者如何扩展到更高维度。 需要确保代码正确无误,并符合Python语法。同时,引用相关文献,比如引用2中的二维树状数组应用和引用4中的例题,来增强回答的可信度。还要注意用户的中文回答要求,保持结构清晰,分步骤解释。</think>### 二维树状数组实现与应用详解 #### 一、核心原理 二维树状数组是树状数据结构在二维空间的扩展,主要用于高效处理**子矩阵和查询**和**单点更新**。其核心原理基于二维二进制索引结构: 1. 每个节点存储特定子矩阵的和 2. 通过**lowbit(x)**运算确定覆盖范围 3. 时间复杂度:单次查询/更新 $O((\log n)^2)$ #### 二、Python实现代码 ```python class BinaryIndexedTree2D: def __init__(self, rows, cols): self.n = rows self.m = cols self.tree = [[0]*(cols+1) for _ in range(rows+1)] def update(self, x, y, delta): # 单点更新操作 i = x while i <= self.n: j = y while j <= self.m: self.tree[i][j] += delta j += j & -j i += i & -i def query(self, x, y): # 查询(1,1)到(x,y)的子矩阵和 res = 0 i = x while i > 0: j = y while j > 0: res += self.tree[i][j] j -= j & -j i -= i & -i return res def range_query(self, x1, y1, x2, y2): # 查询任意子矩阵和 return (self.query(x2, y2) - self.query(x1-1, y2) - self.query(x2, y1-1) + self.query(x1-1, y1-1)) ``` #### 三、典型应用场景 1. **动态矩阵求和**:实时更新矩阵元素值并查询子矩阵和 - 例:POJ 1195 Mobile phones[^4] 2. **二维偏序问题**:统计满足 $x_i < x_j$ 且 $y_i < y_j$ 的点对数量 3. **图像处理**:区域像素值统计与更新 4. **游戏地图**:动态更新地形数据并快速统计区域属性 #### 四、操作时间复杂度对比 | 操作类型 | 暴力方法 | 二维树状数组 | |----------------|------------|--------------| | 单点更新 | $O(1)$ | $O((\log n)^2)$ | | 子矩阵查询 | $O(n^2)$ | $O((\log n)^2)$ | | 区域更新+查询 | $O(n^2)$ | $O((\log n)^2)$ | #### 五、实战技巧 1. **坐标偏移**:当坐标从0开始时,统一+1转换为从1开始 2. **离散化处理**:当坐标范围过大时先进行离散化 3. **差分技巧**:处理区间更新操作 ```python # 给子矩阵(x1,y1)-(x2,y2)统一加delta bit.update(x1, y1, delta) bit.update(x1, y2+1, -delta) bit.update(x2+1, y1, -delta) bit.update(x2+1, y2+1, delta) ```
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