[LOJ6507]「雅礼集训 2018 Day7」A

本文介绍了一种在大规模数据集上进行区间或、区间与和区间最小值查询的高效算法。通过使用线段树和懒惰传播技术,该算法能够在O(nklogn)的时间复杂度内处理大量查询,其中k为数据最大值的二进制位数。文章详细解释了势函数分析方法,以确保算法的正确性和效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Description

给出一个长度为n的序列a,要求资瓷
区间或,区间与和求区间最小值
n<=5e5,ai<2^31

Solution

让我们先来考虑一个暴力:
如果一次操作对某个区间的影响是一样的(即最小值还是那个数),那么我们直接打标记退出;若一次操作对某个区间无影响就直接退出
只需要维护区间or和区间and
然后你就会发现你过了_ (:з」∠) _
这是为什么呢?
让我们来分析一波复杂度:
设势函数ϕ(s)=f(s)+ϕ(left(s))+ϕ(right(s))\phi(s)=f(s)+\phi(left(s))+\phi(right(s))ϕ(s)=f(s)+ϕ(left(s))+ϕ(right(s))
k=log⁡2(max(ai))k=\log_2(max(ai))k=log2(max(ai))f(s)=∑i=0kg(s,i)f(s)=\sum_{i=0}^{k}g(s,i)f(s)=i=0kg(s,i)
其中若区间s中所有数的二进制的第i为都相同,则g(s,i)=0,否则g(s,i)=1
那么初始情况下ϕ(root)=O(nklog⁡n)\phi(root)=O(nk\log n)ϕ(root)=O(nklogn)
考虑ϕ(root)\phi(root)ϕ(root)的变化:
当我们下传标记时,ϕ(root)\phi(root)ϕ(root)的变化量为O(k)
当我们新增标记时,ϕ(root)\phi(root)ϕ(root)的变化量为O(k log k)
当我们访问一个节点时,必然会使这个点的f(s)-1
所以总复杂度O(nklog n)

Code

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#define fo(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
#define fd(i,a,b) for(int i=a;i>=b;i--)
using namespace std;

int read() {
	char ch;
	for(ch=getchar();ch<'0'||ch>'9';ch=getchar());
	int x=ch-'0';
	for(ch=getchar();ch>='0'&&ch<='9';ch=getchar()) x=x*10+ch-'0';
	return x;
}

void write(int x) {
	if (!x) {puts("0");return;}
	char ch[20];int tot=0;
	for(;x;x/=10) ch[++tot]=x%10+'0';
	fd(i,tot,1) putchar(ch[i]);
	puts("");
}

const int N=5e5+5,Mx=0x7fffffff;

int n,m,_or[N<<2],_and[N<<2],a[N];

struct Segment_Tree{
	int _or,_and,mn;
	friend Segment_Tree operator + (Segment_Tree a,Segment_Tree b) {
		Segment_Tree c;
		c._or=a._or|b._or;
		c._and=a._and&b._and;
		c.mn=min(a.mn,b.mn);
		return c;
	}
}tr[N<<2];

void build(int v,int l,int r) {
	_or[v]=0;_and[v]=Mx;
	if (l==r) {
		tr[v]._or=tr[v]._and=tr[v].mn=a[l];
		return;
	}
	int mid=l+r>>1;
	build(v<<1,l,mid);
	build(v<<1|1,mid+1,r);
	tr[v]=tr[v<<1]+tr[v<<1|1];
}

void Or(int v,int z) {
	tr[v]._or|=z;tr[v]._and|=z;tr[v].mn|=z;
	_or[v]|=z;_and[v]|=z;
}

void And(int v,int z) {
	tr[v]._or&=z;tr[v]._and&=z;tr[v].mn&=z;
	_or[v]&=z;_and[v]&=z;
}

void down(int v) {
	if (_or[v]) {
		Or(v<<1,_or[v]);
		Or(v<<1|1,_or[v]);
		_or[v]=0;
	}
	if (_and[v]!=Mx) {
		And(v<<1,_and[v]);
		And(v<<1|1,_and[v]);
		_and[v]=Mx;
	}
}

void modify_and(int v,int l,int r,int x,int y,int z) {
	if ((tr[v]._or&z)==tr[v]._or) return;
	if (x<=l&&r<=y&&(tr[v]._and&z)==(tr[v]._or&z)) {
		And(v,z);
		return;
	}
	int mid=l+r>>1;down(v);
	if (x<=mid) modify_and(v<<1,l,mid,x,y,z);
	if (y>mid) modify_and(v<<1|1,mid+1,r,x,y,z);
	tr[v]=tr[v<<1]+tr[v<<1|1];
}

void modify_or(int v,int l,int r,int x,int y,int z) {
	if ((tr[v]._and|z)==tr[v]._and) return;
	if (x<=l&&r<=y&&(tr[v]._and|z)==(tr[v]._or|z)) {
		Or(v,z);
		return;
	}
	int mid=l+r>>1;down(v);
	if (x<=mid) modify_or(v<<1,l,mid,x,y,z);
	if (y>mid) modify_or(v<<1|1,mid+1,r,x,y,z);
	tr[v]=tr[v<<1]+tr[v<<1|1];
}

int query(int v,int l,int r,int x,int y) {
	if (x<=l&&r<=y) return tr[v].mn;
	int mid=l+r>>1,mn=Mx;down(v);
	if (x<=mid) mn=min(mn,query(v<<1,l,mid,x,y));
	if (y>mid) mn=min(mn,query(v<<1|1,mid+1,r,x,y));
	return mn;
}

int main() {
	n=read();m=read();
	fo(i,1,n) a[i]=read();
	build(1,1,n);
	for(;m;m--) {
		int opt=read(),l=read(),r=read();
		if (opt==1) {
			int k=read();
			modify_and(1,1,n,l,r,k);
		}
		if (opt==2) {
			int k=read();
			modify_or(1,1,n,l,r,k);
		}
		if (opt==3) write(query(1,1,n,l,r));
	}
	return 0;
}
<think>我们正在查询与LOJ6279相关的编程题目或解决方案。LOJ(LibreOJ)是一个在线的评测系统,主要收录算法竞赛题目。根据题号6279,我们需要确定该题目的具体内容。由于我无法直接访问网络,我将基于已知信息进行推理。在算法竞赛中,LOJ的题目编号通常与特定的题目对应。题号6279可能对应一个特定的问题。根据常见的题目类型,我们可以推测它可能涉及数据结构或算法。然而,为了准确回答,我们可以尝试回忆或推断常见的LOJ题目。例如,LOJ6000系列题目多为数据结构题,如线段树、树状数组等。实际上,通过搜索记忆,我回想起LOJ6279是“数列分块入门3”(BlockArray3)题目。这是“分块”系列题目中的一题。题目描述:给出一个长为n的数列,以及n个操作,操作涉及区间加法,询问区间内小于某个值x的前驱(即最大的小于x的数)。因此,用户需要的是关于LOJ6279题目的描述和解决方案。解决方案:由于题目要求分块处理,我们将数列分成若干块,每块大小为sqrt(n)。对于每个块,我们维护一个有序的数组(用于二分查找)以及一个加法标记(记录整个块被加了多少)。操作:1.区间加法:对于整块,直接更新加法标记;对于不完整的块,暴力更新元素值,然后重新排序该块(或者重新构建有序数组)。2.查询区间内小于x的前驱:遍历区间内的所有块。对于整块,在块的有序数组中二分查找小于(x-加法标记)的最大值;对于不完整的块,暴力遍历每个元素,判断是否小于x(注意加上加法标记)并更新最大值。代码实现(C++)示例:```cpp#include<iostream>#include<vector>#include<cmath>#include<algorithm>#include<climits>usingnamespacestd;constintMAXN=100010;constintBLOCK_SIZE=320;//约sqrt(MAXN)intn;vector<int>a;vector<int>block_add;//每块的加法标记vector<vector<int>>sorted_blocks;//每块的有序数组voidinit(){intblock_num=(n+BLOCK_SIZE-1)/BLOCK_SIZE;block_add.assign(block_num,0);sorted_blocks.resize(block_num);for(inti=0;i<n;i++){sorted_blocks[i/BLOCK_SIZE].push_back(a[i]);}for(inti=0;i<block_num;i++){sort(sorted_blocks[i].begin(),sorted_blocks[i].end());}}voidupdate_block(intblock_id){sorted_blocks[block_id].clear();intstart=block_id*BLOCK_SIZE;intend=min((block_id+1)*BLOCK_SIZE,n);for(inti=start;i<end;i++){sorted_blocks[block_id].push_back(a[i]);}sort(sorted_blocks[block_id].begin(),sorted_blocks[block_id].end());}voidadd(intl,intr,intc){intblock_l=l/BLOCK_SIZE,block_r=r/BLOCK_SIZE;if(block_l==block_r){for(inti=l;i<=r;i++){a[i]+=c;}update_block(block_l);}else{for(inti=l;i<(block_l+1)*BLOCK_SIZE;i++){a[i]+=c;}update_block(block_l);for(inti=block_l+1;i<block_r;i++){block_add[i]+=c;}for(inti=block_r*BLOCK_SIZE;i<=r;i++){a[i]+=c;}update_block(block_r);}}intquery(intl,intr,intc){intblock_l=l/BLOCK_SIZE,block_r=r/BLOCK_SIZE;intans=-1;if(block_l==block_r){for(inti=l;i<=r;i++){intval=a[i]+block_add[block_l];if(val<c){if(val>ans)ans=val;}}}else{for(inti=l;i<(block_l+1)*BLOCK_SIZE;i++){intval=a[i]+block_add[block_l];if(val<c){if(val>ans)ans=val;}}for(inti=block_l+1;i<block_r;i++){//在块i的有序数组中二分查找小于c-block_add[i]的最大值inttarget=c-block_add[i];autoit=lower_bound(sorted_blocks[i].begin(),sorted_blocks[i].end(),target);if(it!=sorted_blocks[i].begin()){it--;intval=*it+block_add[i];if(val>ans)ans=val;}}for(inti=block_r*BLOCK_SIZE;i<=r;i++){intval=a[i]+block_add[block_r];if(val<c){if(val>ans)ans=val;}}}returnans;}intmain(){cin>>n;a.resize(n);for(inti=0;i<n;i++){cin>>a[i];}init();for(inti=0;i<n;i++){intop,l,r,c;cin>>op>>l>>r>>c;l--;r--;//如果题目输入是1-indexed,则转换为0-indexedif(op==0){add(l,r,c);}else{cout<<query(l,r,c)<<endl;}}return0;}```注意:上述代码是示例代码,可能需要根据题目具体输入要求进行调整。§§相关问题§§1.LOJ6279题目的具体描述是什么?2.分块算法的时间复杂度是多少?3.除了分块,还有哪些方法可以解决LOJ6279?4.如何优化分块算法的常数?5.分块算法适用于哪些场景?</think>### LOJ 6279 题目分析与解决方案 **题目描述**:LOJ 6279 是 LibreOJ 上的 **"数列分块入门 3"**,属于分块算法的经典练习题。核心要求如下: - **操作 1**:区间 $[l, r]$ 内每个数加上值 $c$ - **操作 2**:查询区间 $[l, r]$ 内小于 $c$ 的**最大元素值**(即前驱),不存在时返回 $-1$ #### 分块算法设计 分块的核心思想是将数列划分为 $\sqrt{n}$ 大小的块,平衡暴力操作与批量处理。 ##### 关键数据结构 1. **块内有序数组**: - 每块维护一个排序后的数组,用于二分查找前驱。 - 示例:块 $B_i$ 的排序数组为 $S_i$。 2. **加法懒标记**: - 记录整块被加的总值 $add_i$(不影响块内有序性)。 ##### 操作实现 1. **区间加法($[l, r] + c$)**: - **整块**:直接更新懒标记 $add_i \gets add_i + c$,时间复杂度 $O(1)$。 - **碎块**:暴力修改元素值,并**重构有序数组**(排序),时间复杂度 $O(\sqrt{n} \log \sqrt{n})$。 2. **查询前驱($[l, r]$ 内 $< c$ 的最大值)**: - **整块**:在有序数组 $S_i$ 中二分查找 $c - add_i$ 的前驱,时间复杂度 $O(\log \sqrt{n})$。 - **碎块**:暴力遍历元素,检查 $a_j + add_i < c$ 并更新最大值,时间复杂度 $O(\sqrt{n})$。 #### 代码实现(C++) ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <algorithm> #include <climits> using namespace std; const int MAXN = 100010; int n, block_size; vector<int> a; vector<int> add_tag; // 块的加法标记 vector<vector<int>> blocks; // 每块的有序数组 void init() { block_size = sqrt(n); int block_num = (n + block_size - 1) / block_size; add_tag.assign(block_num, 0); blocks.resize(block_num); for (int i = 0; i < n; i++) blocks[i / block_size].push_back(a[i]); for (int i = 0; i < block_num; i++) sort(blocks[i].begin(), blocks[i].end()); } void rebuild_block(int block_id) { blocks[block_id].clear(); int start = block_id * block_size; int end = min(start + block_size, n); for (int i = start; i < end; i++) blocks[block_id].push_back(a[i]); sort(blocks[block_id].begin(), blocks[block_id].end()); } void range_add(int l, int r, int c) { int block_l = l / block_size, block_r = r / block_size; if (block_l == block_r) { // 同一块内 for (int i = l; i <= r; i++) a[i] += c; rebuild_block(block_l); } else { // 左侧碎块 for (int i = l; i < (block_l + 1) * block_size; i++) a[i] += c; rebuild_block(block_l); // 中间整块 for (int i = block_l + 1; i < block_r; i++) add_tag[i] += c; // 右侧碎块 for (int i = block_r * block_size; i <= r; i++) a[i] += c; rebuild_block(block_r); } } int query_predecessor(int l, int r, int c) { int ans = -1; int block_l = l / block_size, block_r = r / block_size; // 左侧碎块暴力查询 for (int i = l; i < min(r + 1, (block_l + 1) * block_size); i++) { int val = a[i] + add_tag[block_l]; if (val < c && val > ans) ans = val; } // 中间整块二分查找 for (int i = block_l + 1; i < block_r; i++) { int target = c - add_tag[i]; auto it = lower_bound(blocks[i].begin(), blocks[i].end(), target); if (it != blocks[i].begin()) { it--; int val = *it + add_tag[i]; if (val < c && val > ans) ans = val; } } // 右侧碎块暴力查询 if (block_l != block_r) { for (int i = block_r * block_size; i <= r; i++) { int val = a[i] + add_tag[block_r]; if (val < c && val > ans) ans = val; } } return ans; } int main() { cin >> n; a.resize(n); for (int i = 0; i < n; i++) cin >> a[i]; init(); for (int i = 0; i < n; i++) { int op, l, r, c; cin >> op >> l >> r >> c; l--; r--; // 转为0-indexed if (op == 0) range_add(l, r, c); else cout << query_predecessor(l, r, c) << endl; } return 0; } ``` #### 算法分析 - **时间复杂度**: - 单次修改/查询:$O(\sqrt{n} \log \sqrt{n})$(碎块排序主导)。 - 总操作 $m$ 次:$O(m \sqrt{n} \log n)$。 - **空间复杂度**:$O(n)$。 #### 优化技巧 1. **减少排序次数**: - 碎块修改时只重构受影响块的有序数组。 2. **块大小调整**: - 实测调整块大小为 $n^{0.6}$ 可能更快(需测试)。 #### 应用场景 分块算法适用于**强制在线**的区间问题(如 LOJ 的数列分块系列题),在 $O(\sqrt{n})$ 复杂度下平衡修改与查询[^1]。
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