CDQ分治

cdq分治一般是解决具有一下两种性质的问题(只有修改和查询操作):
1.只能用离线做法。
2.每个修改操作对询问的影响是独立的,即与之前的修改操作无关。

cdq分治与一般的分治不同,一般的分治分出来的子区间是独立的,个个击破即可,
而cdq分治分出来的两个子区间是相互联系的。(以下的分治都是指cdq分治)
由于在该问题中,每个询问只与在此之前的修改操作有关。
对于区间l,mid,记为区间1,区间mid+1,r,记为区间2,
过程:
1.递归处理区间(1),
2.递归处理区间(2),
3.统计区间1中的修改操作对区间2中的询问操作的影响。
4.算法结束。

 

CDQ分治模板题:https://blog.youkuaiyun.com/baodream/article/details/82666950

CDQ分治可求三维偏序,代码模板:

//CDQ分治,可用于求三维偏序,复杂度O(nlogn)
const int N = 2e5+5;

struct node{
    int x,y,z;
    int id;
}a[N],tmp[N];

int ans[N],cnt[N];   //ans[i]代表比第i个点小的点有多少个
int n,k;             //n代表点的个数,k代表点的范围

bool cmp(node a,node b){
    if(a.x==b.x&&a.y==b.y)
        return a.z<b.z;
    if(a.x==b.x)
        return a.y<b.y;
    return a.x<b.x;
}

int tree[N]; //tree数组按二进制存,根据n的末尾0的个数存取,树状数组

int lowbit(int x)
{
    return x&(-x);
}

int Query(int x)  //返回1到x的前缀和
{
    int res=0;
    while(x)
    {
        res+=tree[x];
        x-=lowbit(x);
    }
    return res;
}

void Add(int x,int v)  //实现a[x]+v;
{
    while(x<=k)        //注意这里是小于等于k,不是n,k是数据范围
    {
        tree[x]+=v;
        x+=lowbit(x);
    }
}

void clearr(int x){
    while(x<=k){
        if(tree[x]==0)
            break;
        tree[x]=0;
        x+=lowbit(x);
    }
}

void cdq(int l,int r){
     //cout<<"l "<<l<<" r "<<r<<endl;
     if(l>=r)
        return ;
    int mid = l+r>>1;
    cdq(l,mid);
    cdq(mid+1,r);
    int p=l,q=mid+1,k=l;
    while(p<=mid&&q<=r){
        if(a[p].y<=a[q].y){
            Add(a[p].z,1);
            tmp[k++] = a[p++];
        }
        else{
            ans[a[q].id]+=Query(a[q].z);
            tmp[k++] = a[q++];
        }
    }
    while(p<=mid){
        Add(a[p].z,1);
        tmp[k++] = a[p++];
    }
    while(q<=r){
        ans[a[q].id]+=Query(a[q].z);
        tmp[k++] = a[q++];
    }
    for(int i=l;i<=r;i++){
        clearr(a[i].z);
        a[i] = tmp[i];
    }
     /*
    cout<<"*** l "<<l<<" **  r "<<r<<endl;
    for(int i=1;i<=n;i++) cout<<ans[i]<<" ";
    cout<<endl;
    */
}

bool compare(node a,node b){
    if(a.x==b.x&&a.y==b.y&&a.z==b.z)
        return true;
    return false;
}

int main()
{
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    //freopen("out.txt","w",stdout);
    std::ios::sync_with_stdio(false);
    scanf("%d%d",&n,&k);
    for(int i=1;i<=n;i++){
        scanf("%d%d%d",&a[i].x,&a[i].y,&a[i].z);
        a[i].id = i;
    }
    sort(a+1,a+1+n,cmp);    //一维用sort保证,二维归并的时候保证,三维树状数组保证
    node temp = {-1,-1,-1,-1};
    int res = 0;
    for(int i=n;i>=1;i--){       //这里处理一下后面相同的个数,因为分治的时候处理不了后面的
        if(compare(temp,a[i])){
            ans[a[i].id]+=res;
            res++;
        }
        else{
            temp = a[i];
            res=1;
        }
    }
    cdq(1,n);        //cdq分治求答案
    /*for(int i=1;i<=n;i++)
        printf("ans[%d]=%d\n",i,ans[i]);*/
    for(int i=1;i<=n;i++)
        cnt[ans[i]]++;
    for(int i=0;i<n;i++)
        printf("%d\n",cnt[i]);  //cnt[i]是每一级的点的个数
    return 0;
}

 

<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。
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