poj 3468 线段树模板题

本文详细介绍了段树的实现过程,包括初始化、下推、查询和更新操作,并通过具体代码展示了如何利用段树解决区间查询和更新问题。文章强调了基础知识的重要性,并分享了调试过程中遇到的常见错误及解决方案。
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<stdio.h>
using namespace std;
#define Lson rt<<1
#define Rson rt<<1|1
//这里写的和学长不一样,我遵从是叶子结点的四倍定义数组,学长定义的是 1e5+5<<1,
const int Maxn=1e5+5;
struct node
{
    int mid, len, L, R;
    __int64 e, sum;
} a[Maxn<<2];//第一次提交runtime了,我发现是数组开小了,我发现我定义的是叶子结点的二倍,粗心了。
//不过还是基础知识不牢固,毕竟我只是记住了结论,但不知从何而推来。
__int64 x;

void Buildsegtree(int rt, int L, int R);//建立
void pushdown(int rt);//下推
__int64 Query(int rt, int L, int R);//查询
void Update(int rt, int L, int R, int e);//更新

int main()
{
    int n, m, a, b, c;
    scanf("%d%d", &n, &m);
    Buildsegtree(1, 1, n);
    while(m--)
    {
        char s[3];
        scanf("%s", s);
        if(s[0]=='Q')
        {
            scanf("%d%d", &a, &b);
            printf("%I64d\n", Query(1, a, b));
        }
        else
        {
            scanf("%d%d%d", &a, &b, &c);
            Update(1, a, b, c);
        }
    }
    return 0;
}
void Buildsegtree(int rt, int L, int R)//建立
{
    a[rt].L=L;
    a[rt].R=R;
    a[rt].e=0;//这点没写,之后核对的时候才发现
    a[rt].mid=(L+R)>>1;
    a[rt].len=(R-L)+1;//我吧if语句写在了这些赋值语句之前,不知道可以不,
//反正改了过来,不过我觉得写前面后面都一样,毕竟它的叶子节点没有左孩子和有孩子了
//之后把他俩换了换位置发现不行
    if(L==R)
    {
        scanf("%I64d", &x);
        a[rt].sum=x;
        return;
    }
    Buildsegtree(Lson, L, a[rt].mid);
    Buildsegtree(Rson, a[rt].mid+1, R);
    a[rt].sum=a[Lson].sum+a[Rson].sum;
}

void pushdown(int rt)//下推
{
    a[Lson].sum+=a[rt].e*a[Lson].len;
    a[Lson].e+=a[rt].e;
    a[Rson].sum+=a[rt].e*a[Rson].len;
    a[Rson].e+=a[rt].e;
    a[rt].e=0;
}
__int64 Query(int rt, int L, int R)
{
    if(a[rt].L==L&&a[rt].R==R)
    {
        return a[rt].sum;
    }

    pushdown(rt);

    if(R<=a[rt].mid)
        Query(Lson, L, R);
    else if(L>a[rt].mid)
        Query(Rson, L, R);
    else
    {
        __int64 Lsum=Query(Lson, L, a[rt].mid);
        __int64 Rsum=Query(Rson, a[rt].mid+1, R);

        return Lsum+Rsum;
    }
}
void Update(int rt, int L, int R, int e)
{
//少写了这一步
    a[rt].sum+=(R-L+1)*e;
    if(a[rt].L==L&&a[rt].R==R)
    {
        a[rt].e+=e;
        return;
    }

    pushdown(rt);

    if(R<=a[rt].mid)
        Update(Lson, L, R, e);
    else if(L>a[rt].mid)
        Update(Rson, L, R, e);
    else
    {
        Update(Lson, L, a[rt].mid, e);
        Update(Rson, a[rt].mid+1, R, e);
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wazqWAZQ1/p/4695685.html

<think>好的,用户现在想找与线段树相关的例题或应用场景,特别是示例题目和练习题。我需要根据提供的引用和之前的回答来整理这些信息。 首先,回顾用户之前的提问,他们详细询问了线段树的基础概念、结构、操作以及应用场景。现在用户希望得到具体的例题来练习,这可能意味着他们想通过实践加深理解。引用中提到了几个相关的练习题,比如引用[2]中的K-th Number问题,引用[4]的线段树模板练习题,以及引用[5]中的牛客竞赛题目。这些可以作为例题的来源。 接下来,需要确定如何分类这些例题。通常,线段树的题目可以分为基础题和进阶题。基础题可能涉及单点更新、区间查询,比如区间求和或最大值。进阶题可能涉及区间修改、延迟标记(Lazy Propagation),或者与其他算法结合的问题。 引用[2]中的K-th Number问题涉及建立线段树存储排序后的子数组,然后进行归并,这可能需要用到归并排序线段树来处理区间第K大数的问题。这是一个经典的应用场景,适合作为进阶例题。引用[5]中的题目要求处理区间元素的累加操作,例如每个位置加平方数,然后查询区间和,这需要用到延迟标记来高效处理区间修改,属于进阶题。 另外,引用[3]提到LeetCode的基础题目,比如Range Sum Query和Range Minimum Query,这些都是典型的线段树应用。用户可能需要这些基础题来巩固线段树的构建、查询和更新操作。 应用场景方面,用户之前的回答已经提到动态区间统计、碰撞检测等,但需要更具体的例子,如股票分析、游戏开发中的实时查询,或者计算几何问题。例如,引用[1]中的股票价格波动分析可以作为一个应用实例。 需要注意用户提供的引用中有部分内容可能不直接相关,比如引用[4]的订单问题,可能需要结合线段树处理区间覆盖或判断订单满足情况,但题目描述不够详细,需要谨慎处理。另外,引用[5]的题目涉及复杂的区间操作,每个位置加不同的值,这需要设计特殊的延迟标记来处理,是一个好的进阶例题。 最后,要确保提供的例题有明确的描述和对应的解决思路,帮助用户理解如何应用线段树。同时,分门别类地整理基础与进阶题目,方便用户逐步练习。另外,应用场景需要具体化,让用户了解线段树的实际用途,增强学习的动力。</think>### 线段树例题与应用场景详解 --- #### 一、线段树基础例题 以下是线段树典型的基础练习题,涵盖单点更新、区间查询等核心操作: ##### 1. **区间和查询(Range Sum Query)** **题目描述** 给定数组$arr$,支持以下操作: - 单点更新:将$arr[i]$修改为$val$ - 区间查询:计算$arr[l..r]$的和 **解决思路** 直接套用线段树模板,节点存储区间和,合并操作为加法。 **LeetCode例题**:[303. Range Sum Query - Immutable](https://leetcode.com/problems/range-sum-query-immutable/)(静态数组) **变种题目**:[307. Range Sum Query - Mutable](https://leetcode.com/problems/range-sum-query-mutable/)(动态数组) --- ##### 2. **区间最小值查询(Range Minimum Query)** **题目描述** 给定数组$arr$,支持以下操作: - 单点更新:修改$arr[i]$的值 - 区间查询:找出$arr[l..r]$的最小值 **解决思路** 线段树节点存储区间最小值,合并操作为取最小值。 **例题**:[LeetCode 剑指 Offer 59 - II. 队列的最大值](https://leetcode.cn/problems/dui-lie-de-zui-da-zhi-lcof/)(类似思路) --- #### 二、进阶例题(含区间修改与延迟标记) 以下题目需结合**延迟传播(Lazy Propagation)**优化: ##### 1. **区间加法与区间和查询** **题目描述** 给定数组$arr$,支持操作: - 区间修改:将$arr[l..r]$每个元素增加$k$ - 区间查询:计算$arr[l..r]$的和 **解决思路** 在节点中维护区间和与延迟标记,更新时传递标记到子节点。 **LeetCode例题**:[370. Range Addition](https://leetcode.com/problems/range-addition/)(差分数组也可解) **模板代码**: ```python def update_lazy(self, node, l, r, ul, ur, val): if ul > r or ur < l: # 无交集 return if ul <= l and r <= ur: # 完全覆盖 self.tree[node] += (r - l + 1) * val self.lazy[node] += val return # 向下传递延迟标记 mid = (l + r) // 2 self.push_down(node, mid - l + 1, r - mid) self.update_lazy(2*node+1, l, mid, ul, ur, val) self.update_lazy(2*node+2, mid+1, r, ul, ur, val) self.tree[node] = self.tree[2*node+1] + self.tree[2*node+2] ``` --- ##### 2. **复杂区间操作(平方累加)** **题目描述**[^5] 输入区间$[l, r]$,对第$i$个元素增加$i^2$(如第一个元素加$1$,第二个加$4$,依此类推),并支持查询区间和。 **解决思路** 需维护多个延迟标记(如$\sum i^2$的系数),推导合并公式: - 设区间为$[a, b]$,和为$S = \sum_{i=a}^{b} (i^2 \cdot k_1 + i \cdot k_2 + k_3)$ - 通过数学展开合并标记 --- #### 三、应用场景实例 线段树的典型应用场景如下: 1. **动态区间统计** - **股票分析**:实时计算某时间段内的最高价、最低价或交易量总和[^1] - **传感器数据**:监控温度/湿度等传感器数据的区间波动 2. **游戏开发** - **碰撞检测**:快速判断多个物体的包围盒是否重叠(线段树存储空间划分) - **技能范围判定**:实时计算玩家技能覆盖区域内的目标 3. **计算几何** - **矩形覆盖面积**:合并多个矩形的投影区间,计算总面积 - **线段交点检测**:通过区间扫描线算法加速查询 --- #### 四、经典例题推荐 | 题目类型 | 例题链接 | 核心考点 | |--------------------|--------------------------------------------------------------------------|---------------------------| | 静态区间最值 | [LeetCode 239. Sliding Window Maximum](https://leetcode.com/problems/sliding-window-maximum/) | 线段树维护区间最大值 | | 区间染色问题 | [POJ 2528 Mayor's posters](http://poj.org/problem?id=2528) | 离散化+延迟标记覆盖操作 | | 区间第K大数 | [SPOJ KQUERY](https://www.spoj.com/problems/KQUERY/) | 归并排序树(线段树变种) | | 动态区间众数 | [CodeChef FREQ](https://www.codechef.com/problems/FREQ) | 复杂统计量的维护与合并 | --- #### 五、练习题参考答案思路 1. **如何处理区间修改操作?** - 使用**延迟标记(Lazy Propagation)**,将修改操作暂存于父节点,在查询或后续修改时传递到子节点,避免重复计算[^3]。 2. **线段树与树状数组的核心区别?** - **功能**:线段树支持任意区间操作(求和、最值、自定义合并),树状数组仅支持前缀操作(如前缀和) - **复杂度**:线段树单次操作$O(\log n)$,树状数组常数更小但功能受限[^4]。 3. **线段树空间复杂度为何是$O(4n)$?** - 完全二叉树的节点数上限为$2^{\lceil \log n \rceil + 1}$,实际取$4n$确保极端情况下不越界[^5]。 --- 通过上述例题和场景的练习,可以逐步掌握线段树的实现技巧与应用场景。
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