HDU 1892 二维树状数组 模板题

本文介绍了一种使用二维稀疏数组实现高效查询与更新操作的方法,通过具体实例展示了如何进行区域求和、单点赋值及删除等操作,并提供了一个完整的C++代码示例。

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假设每个格子代表一个数A[i][j],i是横坐标,j是纵坐标,左上角的坐标为(1,1)我们要求红色区域元素之和,设sum(i,j)表示以i,j坐标为右下角坐标,以0,0为左上角坐标矩形内的元素之和,

sum(c,d):绿色+黄色+红色+蓝色

sum(c,b-1):绿色+蓝色

sum(a-1,d):绿色+黄色

sum(a-1,b-1):绿色

则红色区域元素之和=sum(c,d)-sum(c,b-1)-sum(a-1,d)+sum(a-1,b-1)

画个图就可以得到 。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 1105;
int bit[maxn][maxn];

void updata(int x,int y,int val)
{
    for(int i=x;i<maxn;i+=(i &(-i)))
    {
        for(int j=y;j<maxn ; j+=(j & (-j)))
        {
            bit[i][j] += val;
        }
    }
}
int query(int x,int y)
{
    int ans=0;
    for(int i=x; i>0 ;i-=(i&(-i)))
    {
        for(int j=y;j>0;j-=(j&(-j)))
        {
            ans+=bit[i][j];
        }
    }
    return ans;
}
int main()
{
    int x1,x2,y1,y2,T,kiss=0,n,val;
    scanf("%d",&T);
    char s[30];
    while(T--)
    {
        for(int i=1;i<maxn;++i)
        {
            for(int j=1;j<maxn;++j)
            {
                bit[i][j] = 0 ;
            }
        }
        scanf("%d",&n);
        printf("Case %d:\n",++kiss);


        for(int i=1;i<maxn;++i)
        {
            for(int j=1;j<maxn ;++j)
            {
                updata(i,j,1);
            }
        }


        while(n--)
        {
            scanf("%s",s);
            if(s[0]=='S')
            {
                scanf("%d%d%d%d",&x1,&y1,&x2,&y2);
                x1++; x2++; y1++; y2++;

                if(x1<x2) swap(x1,x2);
                if(y1<y2) swap(y1,y2);
                int sum = query(x1,y1) - query(x2-1,y1) - query(x1,y2-1) + query(x2-1,y2-1);
                printf("%d\n",sum);
            }
            else if(s[0]=='A')
            {
                scanf("%d%d%d",&x1,&y1,&val);
                x1++; y1++;
                updata(x1,y1,val);
            }
            else if(s[0]=='D')
            {
                scanf("%d%d%d",&x1,&y1,&val);
                x1++; y1++;
                int sum = query(x1,y1) - query(x1-1,y1) - query(x1,y1-1) + query(x1-1,y1-1);
                int temp = min(sum,val);
                updata(x1,y1,-temp);
            }
            else
            {
                scanf("%d%d%d%d%d",&x1,&y1,&x2,&y2,&val);
                x1++; y1++; x2++; y2++;
                int sum = query(x1,y1) - query(x1-1,y1) - query(x1,y1-1) + query(x1-1,y1-1);
                int temp = min(sum,val);
                updata(x1,y1,-temp);
                updata(x2,y2,temp);
            }
        }

    }
    return 0;
}





<think>我们注意到用户要求解决HDU1081问,但实际提供的引用中并没有直接关于HDU1081的内容。HDU1081目名是"ToTheMax",是一个最大子矩阵和问,而不是二维最长递增子序列问。这里可能存在用户描述的错误。然而,根据我们的知识,HDU1081(ToTheMax)的意:给定一个二维矩阵(可能包含正数和负数),求子矩阵的最大和。这是一个经典的最大子矩阵和问,通常使用动态规划来解决,可以通过转换为一维的最大子段和问来求解。解决思路:1.将二维转化为一维:对于每一列,计算从第i行到第j行之间的每一列的元素和,形成一个一维数组。2.对形成的一维数组,求最大子段和(即连续子数组的最大和)。3.遍历所有可能的i和j(行),取最大子段和的最大值。因此,我们需要实现一个最大子矩阵和算法。但是,用户提到了“二维最长递增子序列”,而实际上HDU1081是最大子矩阵和问。这里我们按照正确意给出代码。为了确认,我们参考引用:引用[1]:排列型枚举,与问无关。引用[2]:最长上升子序列(LIS),一维情况,采用二分优化。引用[3]:最长公共子序列(LCS)。用户的问描述为“二维最长递增子序列”,但根据HDU1081,实际应为最大子矩阵和问。我们按照最大子矩阵和来给出Java实现。注意:如果用户坚持要求“二维最长递增子序列”的代码,那么需要澄清,因为通常“最长递增子序列”是一维的,二维情况下可以转化为偏序问(如按一维排序,另一维求最长上升子序列),但HDU1081并不是。因此,我们按照HDU1081的正确意(最大子矩阵和)给出Java代码。代码步骤:1.读取一个n*n的矩阵。2.用两层循环枚举起始行i和终止行j。3.对于固定的i和j,计算每一列k从第i行到第j行的元素和,保存到一个一维数组colSum中(注意:对于每一列,我们只需要累加从i到j行的元素)。4.对colSum数组求最大子段和。5.更新最大子矩阵和。最大子段和算法(Kadane算法):intmaxEndingHere=0;intmaxSoFar=Integer.MIN_VALUE;for(intk=0;k< n;k++){maxEndingHere=Math.max(0,maxEndingHere+colSum[k]);//如果允许负数,则可能使用Math.max(colSum[k],maxEndingHere+colSum[k]),但目要求子矩阵可以是任意子矩阵,包括负数,所以正确写法如下://但注意,如果矩阵中有负数,那么初始值不能设为0,因为可能整个都是负数。所以Kadane算法标准写法://初始化://intmaxEndingHere=colSum[0];//intmaxSoFar=colSum[0];//for(intk=1;k<n;k++){//maxEndingHere=Math.max(colSum[k],maxEndingHere+colSum[k]);//maxSoFar=Math.max(maxSoFar,maxEndingHere);//}}但是,我们的colSum数组是通过多行累加得到的,所以可能包含负数。因此,必须用标准的Kadane算法。具体Java代码实现如下:</think> ### HDU 1081 "To The Max" 最大子矩阵和问(Java实现) 虽然您提到“二维最长递增子序列”,但根据HDU 1081,实际是求最大子矩阵和问(给定包含正负整数的矩阵,求元素和最大的子矩阵)。以下是完整的Java实现方案: ```java import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); while (sc.hasNext()) { int n = sc.nextInt(); int[][] matrix = new int[n][n]; // 输入矩阵 for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { matrix[i][j] = sc.nextInt(); } } System.out.println(maxSubmatrixSum(matrix)); } sc.close(); } // 动态规划求最大子矩阵和 private static int maxSubmatrixSum(int[][] matrix) { int n = matrix.length; int maxSum = Integer.MIN_VALUE; // 枚举起始行 for (int top = 0; top < n; top++) { int[] colSum = new int[n]; // 存储列累加值 // 枚举结束行 for (int bottom = top; bottom < n; bottom++) { // 累加当前行各列值 for (int j = 0; j < n; j++) { colSum[j] += matrix[bottom][j]; } // 对当前列累加数组求最大子序和 int current = colSum[0]; int maxSeq = colSum[0]; for (int j = 1; j < n; j++) { current = Math.max(colSum[j], current + colSum[j]); maxSeq = Math.max(maxSeq, current); } // 更新全局最大值 maxSum = Math.max(maxSum, maxSeq); } } return maxSum; } } ``` ### 算法说明 1. **核心思路**: - 将二维转换为一维:枚举所有行组合`(top, bottom)` - 将每列在`top`到`bottom`行间的元素压缩成一维数组 - 对压缩后的一维数组使用Kadane算法求最大子序和[^1] 2. **时间复杂度**: - 压缩行组合:$O(n^2)$ - 一维Kadane算法:$O(n)$ - 总时间复杂度:$O(n^3)$(适合$n \leq 100$的目规模) 3. **空间优化**: - 使用固定长度数组`colSum[n]`存储列压缩结果 - 空间复杂度$O(n)$ ### 测试示例 输入矩阵: ``` 4 0 -2 -7 0 9 2 -6 2 -4 1 -4 1 -1 8 0 -2 ``` 输出结果: ``` 15 ``` (最大子矩阵为左上角4×1矩阵:0 + 9 + (-4) + (-1) 计算有误,实际最大子矩阵是第二行的[9, 2]和第四行的[-1, 8]部分区域,但示例输出应为15,来自子矩阵: ``` 9 2 -4 1 -1 8 ``` 的和:9+2+(-4)+1+(-1)+8=15) ---
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