2823 Sliding Window 求区间最值 线段树好慢,能用单调队列

本文介绍了一种基于滑动窗口的算法实现,该算法能够高效地处理数组中滑动窗口的最大值与最小值问题。通过使用线段树数据结构进行区间查询,可以有效地更新和维护滑动窗口内的最大值与最小值。
Sliding Window
Time Limit: 12000MS Memory Limit: 65536K
Total Submissions: 14533 Accepted: 4096
Case Time Limit: 5000MS

Description

An array of size n ≤ 106 is given to you. There is a sliding window of size k which is moving from the very left of the array to the very right. You can only see the k numbers in the window. Each time the sliding window moves rightwards by one position. Following is an example:
The array is [1 3 -1 -3 5 3 6 7], and k is 3.
Window positionMinimum valueMaximum value
[1  3  -1] -3  5  3  6  7 -13
 1 [3  -1  -3] 5  3  6  7 -33
 1  3 [-1  -3  5] 3  6  7 -35
 1  3  -1 [-3  5  3] 6  7 -35
 1  3  -1  -3 [5  3  6] 7 36
 1  3  -1  -3  5 [3  6  7]37

Your task is to determine the maximum and minimum values in the sliding window at each position.

Input

The input consists of two lines. The first line contains two integers n and k which are the lengths of the array and the sliding window. There are n integers in the second line.

Output

There are two lines in the output. The first line gives the minimum values in the window at each position, from left to right, respectively. The second line gives the maximum values.

Sample Input

8 3
1 3 -1 -3 5 3 6 7

Sample Output

-1 -3 -3 -3 3 3
3 3 5 5 6 7

 

 

 

 

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn=1100000;
const int inf=(1<<30);
int a[maxn];
struct node
{
    int left,right;
    int _min,_max;
};
node tree[maxn*3];
int lmin[maxn],lmax[maxn];
void buildtree(int id,int l,int r)
{
    tree[id].left=l,tree[id].right=r;
    if(tree[id].left==tree[id].right)
    {
        tree[id]._min=tree[id]._max=a[tree[id].left];
        return ;
    }
    int mid=(tree[id].left+tree[id].right)>>1;
    buildtree(2*id,l,mid);
    buildtree(2*id+1,mid+1,r);
    tree[id]._min=min(tree[2*id]._min,tree[2*id+1]._min);
    tree[id]._max=max(tree[2*id]._max,tree[2*id+1]._max);
}
int tmin,tmax;
void query(int id,int l,int r)
{
    if(tree[id].left==l&&tree[id].right==r)
    {
        tmin=min(tmin,tree[id]._min);
        tmax=max(tmax,tree[id]._max);
        return ;
    }
    int mid=(tree[id].left+tree[id].right)>>1;
    if(r<=mid) query(2*id,l,r);
    else if(l>mid) query(2*id+1,l,r);
    else
    {
        query(2*id,l,mid);
        query(2*id+1,mid+1,r);
    }
}
int main()
{
    int n,k;
    while(scanf("%d%d",&n,&k)==2)
    {
        k--;
        for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&a[i]);
        buildtree(1,1,n);
        for(int i=1;i+k<=n;i++)
        {
            tmin=inf;tmax=-inf;
            query(1,i,i+k);
            lmin[i]=tmin;
            lmax[i]=tmax;
        }
        printf("%d",lmin[1]);for(int i=2;i+k<=n;i++) printf(" %d",lmin[i]);printf("\n");
        printf("%d",lmax[1]);for(int i=2;i+k<=n;i++) printf(" %d",lmax[i]);printf("\n");
    }
    return 0;
}

 

 

 

 

 

 

 

 

<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,比如区间和或。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,这需要设计特殊的延迟标记来处理,是一个好的进阶例题。 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 - 区间查询:找出$arr[l..r]$的 **解决思路** 线段树节点存储区间,合并操作为取。 **例题**:[LeetCode 剑指 Offer 59 - II. 队列的](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高价、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 | [LeetCode 239. Sliding Window Maximum](https://leetcode.com/problems/sliding-window-maximum/) | 线段树维护区间 | | 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(和、、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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