线段树标记永久化

本文介绍了一种处理线段树区间修改问题的方法——标记永久化。通过维护标记cov和区间和sum,避免了复杂的pushdown操作。文章详细解释了修改和查询的操作,并附带示例代码。

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前言

对于树套树,主席树等使用到线段树的比较复杂的数据结构,如果区间修改的话,打标记后pushdown或者pushup是很难做到的完全不行吧
所以这个时候,一个神奇的东西诞生了。。。

正题

线段树标记永久化,维护一个标记,假设为cov,再维护一个sum
假设修改区间[ql, qr]全部加上v:
和平常一样,到这个区间后cov[x] += v
但是我们又不想pushup,怎么办?
很好做,更新的时候每次sum[x] += v * (qr - ql + 1) (注意这里的qr,ql是完全被包含于线段树[L, R]区间内的)
这个很好理解

void Modify(int x, int l, int r, int ql, int qr, int v){
    sum[x] += v * (qr - ql + 1);
    if(ql == l && qr == r){  cov[x] += v; return;  }
    int mid = (l + r) >> 1;
    if(qr <= mid) Modify(x << 1, l, mid, ql, qr);
    else if(ql > mid) Modify(x << 1 | 1, mid + 1, r, ql, qr);
    else Modify(x << 1, l, mid, ql, mid), Modify(x << 1 | 1, mid + 1, r, mid + 1, qr);
}

那么询问怎么办
假设我们现在一个区间都打上了标记,表示为这个区间的子区间都需要累加区间修改
换句话说,该区间需要累加某个区间的标记,当且仅当这个区间完全包含该区间,这不就是线段树询问时从上往下累加标记就行了吗?
最后,累加的标记ad * (r - l + 1) + sum[x]就是询问的答案

int Query(int x, int ad, int l, int r, int ql, int qr){
    if(ql == l && qr == r) return sum[x] + ad * (r - l + 1);
    int mid = (l + r) >> 1;
    if(qr <= mid) return Query(x << 1, ad + cov[x], l, mid, ql, qr);
    if(ql > mid) return Query(x << 1 | 1, ad + cov[x], mid + 1, r, ql, qr);
    return Query(x << 1, ad + cov[x], l, mid, ql, mid) + Query(x << 1 | 1, ad + cov[x], mid + 1, r, mid + 1, qr);
}

最后

特别鸣谢 Orz Zsy教会我标记永久化

### 线段树标记永久化在单点查询中的实现方法 线段树标记永久化是一种优化技术,它通过共用节点的方式避免了传统线段树中频繁的标记下传操作。这种方法在线段树的每次更新和查询时直接将标记信息保存下来,无需每次都进行下推操作[^2]。 对于单点查询而言,标记永久化的实现逻辑与区间查询类似,但更简单。以下是具体的实现方法: 1. **数据结构设计**: 需要维护两个数组: - `sum[]`:记录每个区间的值(例如区间和)。 - `add[]`:记录每个区间的懒惰标记(即需要增加的值)。 在单点查询中,`add[]`主要用于记录区间修改的影响。 2. **更新操作**: 当对某个区间进行修改时,如果当前区间完全包含修改区间,则仅更新该区间的`add[]`值;否则,递归更新子区间,并根据重叠部分调整`sum[]`值[^3]。 3. **查询操作**: 单点查询时,从根节点开始向下遍历,直到找到目标叶子节点。在遍历过程中,累加经过的所有节点的`add[]`值,最终结果为叶子节点的`sum[]`值加上所有经过路径上的`add[]`值之和。 以下是基于标记永久化的单点查询实现代码示例: ```python class SegmentTree: def __init__(self, n): self.n = n self.sum = [0] * (4 * n) # 存储区间和 self.add = [0] * (4 * n) # 存储懒惰标记 def pushup(self, rt): self.sum[rt] = self.sum[rt << 1] + self.sum[rt << 1 | 1] def update(self, L, R, C, l, r, rt): if L <= l and r <= R: # 完全包含 self.add[rt] += C self.sum[rt] += C * (r - l + 1) return mid = (l + r) // 2 if L <= mid: self.update(L, R, C, l, mid, rt << 1) if R > mid: self.update(L, R, C, mid + 1, r, rt << 1 | 1) self.pushup(rt) def query(self, idx, l, r, rt): if l == r: # 到达叶子节点 return self.sum[rt] mid = (l + r) // 2 res = self.add[rt] # 累加当前节点的懒惰标记 if idx <= mid: return res + self.query(idx, l, mid, rt << 1) else: return res + self.query(idx, mid + 1, r, rt << 1 | 1) # 示例使用 n = 10 st = SegmentTree(n) st.update(1, 5, 3, 1, n, 1) # 区间 [1, 5] 每个位置加 3 print(st.query(3, 1, n, 1)) # 查询位置 3 的值 ``` ### 实现细节说明 - **更新函数**:当修改区间完全包含当前区间时,直接更新`add[]`和`sum[]`;否则递归更新子区间。 - **查询函数**:从根节点开始向下遍历,直到找到目标叶子节点。在遍历过程中,累加经过的所有节点的`add[]`值。 - **时间复杂度**:单点查询的时间复杂度为 \(O(\log N)\),其中 \(N\) 是线段树的大小。 --- ###
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