树状数组(区间修改,区间查询)

本文介绍了如何使用树状数组进行区间修改和区间查询的操作,通过差分数组和前缀和计算,简化了区间求和的过程,包括单点修改、区间修改加值和区间查询的实现方法。

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题目:

样例:

输入
5 5
1 2 3 4 5
2 1 2
1 2 3 1
2 1 3
1 1 5 1
2 1 5

输出
3
8
22

思路:

        树状数组的区间修改,区间查询,操作起来有点繁琐了些,但还是可以理解的。

这里区间修改,我们还是需要需要通过差分来进行区间修改的。

不同的是,在于区间查询这一块。

我们先模拟一遍区间修改后,差分数组 dif,原数组 a

得:                差分数组的前缀和,就是获得当前原数组的数值

dif[1] = a[1]
dif[2] = a[2] - a[1]
dif[3] = a[3] - a[2]
dif[4] = a[4] - a[3]
...
...
dif[n] = a[n] - a[n-1]

而我们需要求的是区间和,所以当我们设前缀和数组为 sum可知

sum[1] = dif[1];
sum[2] = (dif[2] + dif[1]) + sum[1];
sum[3] = (dif[3] + dif[2] + dif[1]) + sum[2];
sum[4] = (dif[4] + dif[3] + dif[2] + dif[1]) + sum[3];
...
sum[n] = (dif[n] + dif[n-1] + ... + dif[1]) + sum[n-1];

所以,当我们区间查询区间求和的时候

可以得出,我们区间求和,相应的差分求和的求和具有一定的规律性。

此时我们将其化为差分,可以得知,减去剩余的 dif[] 随即递增的累乘

difSum[1] = sum[1];
difSum[2] = sum[2] - sum[1];
difSum[3] = sum[3] - sum[2];
difSum[4] = sum[4] - sum[3];
...
difSum[n] = sum[n] - sum[n-1];


difSum[n] = (dif[n] + dif[n - 1] + ... + dif[1])*(n + 1) - 
            (dif[1] * 1 + dif[2] * 2 + ... + dif[n] * n);

所以我们需要两个差分数组来进行区间修改以及区间查询。

一个 dif 为 正常的 (dif[n] + dif[n - 1] + ... + dif[1]) 的前缀和差分数组;

一个 p_dif 为 (dif[1] * 1 + dif[2] * 2 + ... + dif[n] * n)的前缀和差分数组;

还有前缀和函数  sum

最后通过前缀和相减,就可以获得区间和了

操作函数如下:

单点修改
// 单点修改函数
inline void Add_pos(int tr[],int pos,int x)
{
	for(int i = pos;i <= n + 1;i+=lowbit(i)) tr[i] += x;
}

前缀求和
// 获取前缀和函数
inline int getSum(int tr[],int pos)
{
	int res = 0;
	for(int i = pos;i;i-=lowbit(i)) res += tr[i];
	return res;
}

区间修改
// 区间修改加值
inline void Add_section(int l,int r,int x)
{
	// 差分加值 dif
	Add_pos(dif,l,x);
	Add_pos(dif,r+1,-x);
	
	// 差分加值 p_dif
	Add_pos(p_dif,l,l*x);
	Add_pos(p_dif,r+1,(r+1)*(-x));
}

获取sum前缀和函数
// 获取 Sum 的前缀和
inline int get_difSum(int pos)
{
	// 求 sum 的前缀和函数
	return getSum(dif,pos)*(pos + 1) - getSum(p_dif,pos);
}

获取区间前缀和
// 获取区间前缀和
inline int Ask_section(int l,int r)
{
	return get_difSum(r) - get_difSum(l-1);
}

代码详解如下:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <unordered_map>
#define endl '\n'
#define int long long
#define YES puts("YES")
#define NO puts("NO")
#define umap unordered_map
#define All(x) x.begin(),x.end()
#pragma GCC optimize(3,"Ofast","inline")
#define IOS std::ios::sync_with_stdio(false),cin.tie(0), cout.tie(0)
using namespace std;
inline int lowbit(int x){return (x&(-x));}	// 定义 lowbit()
const int N = 2e6 + 10;
int n,m;
int dif[N],p_dif[N];	// 定义 dif 原差分数组,减去的剩余差分数组 p_dif

// 单点修改函数
inline void Add_pos(int tr[],int pos,int x)
{
	for(int i = pos;i <= n + 1;i+=lowbit(i)) tr[i] += x;
}

// 获取前缀和函数
inline int getSum(int tr[],int pos)
{
	int res = 0;
	for(int i = pos;i;i-=lowbit(i)) res += tr[i];
	return res;
}

// 区间修改加值
inline void Add_section(int l,int r,int x)
{
	// 差分加值 dif
	Add_pos(dif,l,x);
	Add_pos(dif,r+1,-x);
	
	// 差分加值 p_dif
	Add_pos(p_dif,l,l*x);
	Add_pos(p_dif,r+1,(r+1)*(-x));
}

// 获取 Sum 的前缀和
inline int get_difSum(int pos)
{
	// 求 sum 的前缀和函数
	return getSum(dif,pos)*(pos + 1) - getSum(p_dif,pos);
}

// 获取区间前缀和
inline int Ask_section(int l,int r)
{
	return get_difSum(r) - get_difSum(l-1);
}

inline void solve()
{
	cin >> n >> m;
	for(int i = 1,r = 0,a,x;i <= n;++i)
	{
		cin >> a;	// 输入原数组 初始值
		x = a - r;	// 获取差分值
		
		Add_pos(dif,i,x);	// 插入差分值
		
		Add_pos(p_dif,i,i*x);	// 插入需减掉的剩余差分值
		
		r = a;	// 记忆化上一个元素
	}
	
	while(m--)
	{
		int op;
		cin >> op;
		if(op == 1)
		{
			int l,r,x;
			cin >> l >> r >> x;
			Add_section(l,r,x);	// 区间修改
		}else
		{
			int l,r;
			cin >> l >> r;
			cout << Ask_section(l,r) << endl;	// 区间查询
		}
	}
}
signed main()
{
//	freopen("a.txt", "r", stdin);
	IOS;
	int _t = 1;
//	cin >> _t;
	while (_t--)
	{
		solve();
	}

	return 0;
}

最后提交:

### 线段树区间修改的实现方法 线段树是一种高效的数据结构,用于处理动态区间查询修改操作。对于区间修改的操作,通常会引入懒惰传播(Lazy Propagation)机制来优化性能。 #### 基本概念 在支持区间修改的情况下,线段树通过维护一个额外的`lazy[]`数组记录尚未传递给子节点的延迟更新信息。这种设计可以减少不必要的递归调用次数,从而提高效率[^1]。 #### 关键函数说明 以下是实现线段树区间修改的核心部分: 1. **构建线段树** 构建过程与普通的线段树相同,初始化时需确保`lazy[]`数组全部置零。 2. **Push Down 函数** 当访问某个节点并发现该节点存在未解决的延迟标记时,需要将其影响向下传递至子节点,并清除当前节点上的标记。 ```cpp void pushDown(int k, int l, int r) { if (lazy[k]) { // 如果有延迟标记 int mid = (l + r) / 2; add(k * 2, l, mid, lazy[k]); // 更新左孩子 add(k * 2 + 1, mid + 1, r, lazy[k]); // 更新右孩子 lazy[k] = 0; // 清除当前节点的延迟标记 } } ``` 3. **Add 函数** `add()`负责执行具体的区间修改逻辑。如果目标区间完全覆盖当前节点,则直接应用修改;否则继续分解到子节点上。 ```cpp void add(int k, int l, int r, int ql, int qr, int val) { if (ql <= l && r <= qr) { // 完全覆盖的情况 s[k] += (r - l + 1) * val; // 修改当前区间的总和 lazy[k] += val; // 设置延迟标记 return; } int mid = (l + r) / 2; pushDown(k, l, r); // 下推延迟标记 if (ql <= mid) add(k * 2, l, mid, ql, qr, val); if (qr > mid) add(k * 2 + 1, mid + 1, r, ql, qr, val); s[k] = s[k * 2] + s[k * 2 + 1]; // 合并左右孩子的结果 } ``` 4. **Query 函数** 查询过程中也需要注意是否存在延迟标记,若有则先进行下推操作再继续查找。 ```cpp long long query(int k, int l, int r, int ql, int qr) { if (ql <= l && r <= qr) { // 完全覆盖的情况 return s[k]; } int mid = (l + r) / 2; pushDown(k, l, r); // 下推延迟标记 long long res = 0; if (ql <= mid) res += query(k * 2, l, mid, ql, qr); if (qr > mid) res += query(k * 2 + 1, mid + 1, r, ql, qr); return res; } ``` 以上即为完整的线段树区间修改实现方案[^2][^3]。 ### 时间复杂度分析 每次修改查询操作最多涉及从根节点到叶子节点的一条路径上的所有节点,因此时间复杂度均为\( O(\log N) \)[^4]。
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