洛谷P3372 写了一下午线段树模板的感想(无代码)

本文深入解析线段树算法原理,将其视为二分区间递归求解过程,并通过加入节点附加值进行优化。分享了从迷茫到理解的历程及调试中遇到的常见问题。

一、算法分析

断断续续看了一段时间线段树,开始时其实是很懵的,感觉相对ST表、树状数组(蓝书上树状数组那个图一看就懂了)之类的来讲,线段树难不少于是将之搁置数天,直到今天早上又拿起来看,突然感觉这个实际上其实就是一个二分区间然后递归求解的过程,然后对每个节点加入了一个附加值用来暂存增量以进行优化,于是恍然大悟,我的理解是任何一个区间都可以用二分区间的方法进行拆分,比如1到8就是1到8,但是1到7怎么表示,就可以把1到7上面的1到8拆开,为什么是1到8拆开,因为8恰好是2的3次方且恰好大于7,像16就太大,4就太小。然后1到8可以拆成1到4和5到8,1到4包含在1到7里,就直接取走了不用再向叶子节点走,5到8则继续拆分(实质和1到7的拆分是一样的),显然这里每次拆分的子问题都有相同的解决方式,因而可以用递归来进行实现。

二、感言

没错,本文没有代码,因为自己搞好久没整出来,心态有些小崩,这又是一个板子题,就在理解的基础上看了题解改了改交了。当然想要模板网上实在太多了,作者从下午一点有思路之后疯狂调试到现在六点多,中间经历了各种问题,比如:
1.想用位运算计算乘以2除以2结果没好好看位运算的优先级,想秀一波结果把代码秀炸了,这里要注意位运算的优先级,像这样的 x+y<<1,是先将x+y算出来,再算<<1操作的,结果自己挑了半天。
2.发现区间修改和区间访问的函数有很多重合的地方,就开始了复制粘贴大法,写完区间修改就复制了一些到访问里面,结果一直出错,深刻感觉自己的方法不对,复制粘贴很多时侯是有必要的,但是应该着眼于整体的架构和功能实现上,而不是像我一样着眼在语法上。
3.关于调试上面,自己第一版写完之后自我感觉还良好,一百行左右代码几乎没有语法问题(这里的所谓“没有语法问题”指的是点击编译不会报错),但是运行就一直是死循环。然后没办法,就用输出变量法来检查,从头到尾排查,结果发现是因为自己有一个变量是long long,但是写成了"%d"。。。就这样简单的问题改了好久,这个作者要深刻反思自己,之后不能一有问题就直接用输出变量法进行调试,更不能想当然地认为没有编译错误就等于没有语法错误!!!应该有问题之后,先仔细把代码过一下,看看有没有编译器不报错的语法错误存在。
4.关于变量名上面,自己的那个存线段树的数组,居然起名叫tree,节点编号居然起名叫root,虽然稍有些形象,但是对于这种要非常频繁使用的变量名,一定要把名字起得短一些。。。否则代码将会变得很长很长。

【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
<think>好的,我需要处理用户关于线段树算法的问题,特别是题目模板P3372。首先,用户提供了几个引用,我需要结合这些引用来构建回答。 用户的需求是寻找线段树算法的资料和题目解析,特别是P3372模板。根据引用[1],里面提到了线段树的多个板块,包括普通线段树的用法和法,可能涉及到模板。引用[2]提到用户想用树状数组但后来转向线段树,说明P3372可能是一个基础的线段树题目。引用[3]提供了扫描线模板,但用户需要的是P3372,可能属于更基础的区间修改和查询。引用[4]提到数列的初始值,这对应P3372的输入格式。 接下来,我需要确保回答结构清晰,符合用户的要求。回答需要包括线段树的基本概念,P3372的题目描述,线段树的构建、更新、查询的实现,以及代码示例。同时,要引用用户提供的参考资料,特别是引用[1]和[2],因为它们直接提到了线段树模板题。还要生成相关问题,引导用户进一步学习。 需要注意LaTeX格式的正确使用,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。例如,在解释区间操作时,用$O(\log n)$表示时间复杂度。代码块需要用Python示例,并正确缩进。 最后,生成的相关问题需要围绕线段树的扩展内容,如延迟标记、其他题目、与其他数据结构的结合等,参考引用中的内容来设计问题。确保每个引用标识自然地出现在回答中对应的位置,比如在讲解线段树模板时引用[1][2]。</think>### 线段树算法与题目 P3372 解析 #### 1. 线段树基本概念 线段树是一种用于高效处理**区间查询**和**区间更新**的数据结构,支持在$O(\log n)$时间复杂度内完成以下操作: - **区间查询**(如求和、最大值、最小值) - **区间修改**(如区间加、区间赋值) #### 2. 题目 P3372 描述 题目要求实现线段树的两种操作: 1. **区间加法**:将区间$[l, r]$内的每个数加上$k$ 2. **区间求和**:查询区间$[l, r]$内所有数的和 输入格式与引用[4]一致,例如初始数列为:$a_1, a_2, \dots, a_n$[^4]。 #### 3. 线段树实现步骤 ##### (1) 线段树结构 - 每个节点表示一个区间$[L, R]$ - 叶子节点对应单个元素 - 非叶子节点维护子区间的合并信息(如区间和) ##### (2) 关键操作实现 **a. 建树** 递归地将区间二分,直到叶子节点。例如对于区间$[1, n]$: $$ \text{mid} = \left\lfloor \frac{L + R}{2} \right\rfloor $$ **b. 区间更新(延迟标记)** 使用**延迟标记**(Lazy Tag)优化多次更新。例如当对区间$[l, r]$加$k$时,若当前节点区间$[L, R]$完全包含于$[l, r]$,则更新当前节点的值并打上标记,暂不更新子节点。 **c. 区间查询** 递归查询子区间,合并结果。例如求和时: $$ \text{sum}([L, R]) = \text{sum}([L, \text{mid}]) + \text{sum}([\text{mid}+1, R]) $$ ##### (4) 代码实现(Python示例) ```python class SegmentTree: def __init__(self, data): self.n = len(data) self.tree = [0] * (4 * self.n) self.lazy = [0] * (4 * self.n) self.build(0, 0, self.n - 1, data) def build(self, node, l, r, data): if l == r: self.tree[node] = data[l] return mid = (l + r) // 2 self.build(2*node+1, l, mid, data) self.build(2*node+2, mid+1, r, data) self.tree[node] = self.tree[2*node+1] + self.tree[2*node+2] def push_down(self, node, l, r): if self.lazy[node] != 0: mid = (l + r) // 2 left_node, right_node = 2*node+1, 2*node+2 self.tree[left_node] += self.lazy[node] * (mid - l + 1) self.tree[right_node] += self.lazy[node] * (r - mid) self.lazy[left_node] += self.lazy[node] self.lazy[right_node] += self.lazy[node] self.lazy[node] = 0 def update_range(self, node, l, r, ul, ur, val): if ur < l or ul > r: return if ul <= l and r <= ur: self.tree[node] += val * (r - l + 1) self.lazy[node] += val return self.push_down(node, l, r) mid = (l + r) // 2 self.update_range(2*node+1, l, mid, ul, ur, val) self.update_range(2*node+2, mid+1, r, ul, ur, val) self.tree[node] = self.tree[2*node+1] + self.tree[2*node+2] def query_range(self, node, l, r, ql, qr): if qr < l or ql > r: return 0 if ql <= l and r <= qr: return self.tree[node] self.push_down(node, l, r) mid = (l + r) // 2 return self.query_range(2*node+1, l, mid, ql, qr) + self.query_range(2*node+2, mid+1, r, ql, qr) ``` #### 4. 相关优化与扩展 - **延迟标记的细节处理**:需在查询和更新时正确下推标记[^1] - **动态开点线段树**:适用于稀疏区间问题 - **结合其他算法**:如扫描线算法(见引用[3]中的矩形面积问题)[^3]
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