区间分块系列

本文介绍了数列分块优化算法的基本概念与实现方法,并通过三个具体的编程实例详细阐述了如何利用分块技术提高区间操作的效率。

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转自:http://hzwer.com/8053.html
很好的分块知识讲解。

可能涉及的几个词语解释:
区间:数列中连续一段的元素
区间操作:将某个区间[a,b]的所有元素进行某种改动的操作
块:我们将数列划分成若干个不相交的区间,每个区间称为一个块
整块:在一个区间操作时,完整包含于区间的块
不完整的块:在一个区间操作时,只有部分包含于区间的块,即区间左右端点所在的两个块

例题1:
给出一个长为n的数列,以及n个操作,操作涉及区间加法,单点查值。

这是一道能用许多数据结构优化的经典题,可以用于不同数据结构训练。
数列分块就是把数列中每m个元素打包起来,达到优化算法的目的。

以此题为例,如果我们把每m个元素分为一块,共有n/m块,每次区间加的操作会涉及O(n/m)个整块,以及区间两侧两个不完整的块中至多2m个元素。
我们给每个块设置一个加法标记(就是记录这个块中元素一起加了多少),每次操作对每个整块直接O(1)标记,而不完整的块由于元素比较少,暴力修改元素的值。
每次询问时返回元素的值加上其所在块的加法标记。

这样每次操作的复杂度是O(n/m)+O(m),根据均值不等式,当m取√n时总复杂度最低,为了方便,我们都默认下文的分块大小为√n。

#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;

int n, blo;
int v[50005], bl[50005], atag[50005];

void add(int a, int b, int c)
{
    for (int i = a; i <= min(bl[a] * blo, b); i++)
        v[i] += c;
    if (bl[a] != bl[b])
        for (int i = (bl[b] - 1)*blo + 1; i <= b; i++)
            v[i] += c;
    for (int i = bl[a] + 1; i <= bl[b] - 1; i++)
        atag[i] += c;
}

int main()
{
    scanf("%d", &n); blo = sqrt(n);
    int tmp;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        scanf("%d", &tmp);
        v[i] = tmp;
    }
    for (int i = 1; i <= n; i++)bl[i] = (i - 1) / blo + 1;
    for (int i = 1; i <= n; i++)
    {
        int opt, a, b, c;
        scanf("%d%d%d%d", &opt, &a, &b, &c);
        if (opt == 0) add(a, b, c);
        if (opt == 1) printf("%d\n", v[b] + atag[bl[b]]);
    }

    return 0;
}

例题2:
给出一个长为n的数列,以及n个操作,操作涉及区间加法,询问区间内小于某个值x的前驱(比其小的最大元素)。
n<=100000其实是为了区分暴力和一些常数较大的写法。

不过这题其实想表达:可以在块内维护其它结构使其更具有拓展性,比如放一个 set ,这样如果还有插入、删除元素的操作,会更加的方便。

分块的调试检测技巧:可以生成一些大数据,然后用两份分块大小不同的代码来对拍,还可以根据运行时间尝试调整分块大小,减小常数。

#include<set>
#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<algorithm>
using namespace std;
int n, blo;
const int maxn = 100000 + 5;
int v[maxn], bl[maxn], atag[maxn];
set<int>st[maxn];

void add(int a, int b, int c)
{
    for (int i = a; i <= min(bl[a] * blo, b); i++)
    {
        st[bl[a]].erase(v[i]);
        v[i] += c;
        st[bl[a]].insert(v[i]);
    }
    if (bl[a] != bl[b])
    {
        for (int i = (bl[b] - 1)*blo + 1; i <= b; i++)
        {
            st[bl[b]].erase(v[i]);
            v[i] += c;
            st[bl[b]].insert(v[i]);
        }
    }
    for (int i = bl[a] + 1; i <= bl[b] - 1; i++)
        atag[i] += c;
}

int query(int a, int b, int c)
{
    int ans = -1;
    for (int i = a; i <= min(bl[a] * blo, b); i++)
    {
        int val = v[i] + atag[bl[a]];
        if (val<c)ans = max(val, ans);
    }
    if (bl[a] != bl[b])
        for (int i = (bl[b] - 1)*blo + 1; i <= b; i++)
        {
            int val = v[i] + atag[bl[b]];
            if (val<c)ans = max(val, ans);
        }
    for (int i = bl[a] + 1; i <= bl[b] - 1; i++)
    {
        int x = c - atag[i];
        set<int>::iterator it = st[i].lower_bound(x);
        if (it == st[i].begin())continue;
        --it;
        ans = max(ans, *it + atag[i]);
    }
    return ans;
}
int main()
{
    scanf("%d", &n);
    blo = 1000;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        int tmp;
        scanf("%d", &tmp);
        v[i] = tmp;
    }
    for (int i = 1; i <= n; i++)
    {
        bl[i] = (i - 1) / blo + 1;
        st[bl[i]].insert(v[i]);
    }
    for (int i = 1; i <= n; i++)
    {
        int opt, a, b, c;
        scanf("%d%d%d%d", &opt, &a, &b, &c);
        if (opt == 0)add(a, b, c);
        if (opt == 1)printf("%d\n", query(a, b, c));
    }
    return 0;
}

例题3:
给出一个长为n的数列,以及n个操作,操作涉及区间开方,区间求和。

稍作思考可以发现,开方操作比较棘手,主要是对于整块开方时,必须要知道每一个元素,才能知道他们开方后的和,也就是说,难以快速对一个块信息进行更新。

看来我们要另辟蹊径。不难发现,这题的修改就只有下取整开方,而一个数经过几次开方之后,它的值就会变成 0 或者 1。

如果每次区间开方只不涉及完整的块,意味着不超过2√n个元素,直接暴力即可。

如果涉及了一些完整的块,这些块经过几次操作以后就会都变成 0 / 1,于是我们采取一种分块优化的暴力做法,只要每个整块暴力开方后,记录一下元素是否都变成了 0 / 1,区间修改时跳过那些全为 0 / 1 的块即可。

这样每个元素至多被开方不超过4次,显然复杂度没有问题

#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;

int n, blo;
const int maxn = 50000 + 5;
int bl[maxn];
int v[maxn], sum[maxn], flag[maxn];

void solve_sqrt(int x) 
{
    if (flag[x])return;
    flag[x] = 1;
    sum[x] = 0;
    for (int i = (x - 1)*blo + 1; i <= x*blo; i++)
    {
        v[i] = sqrt(v[i]), sum[x] += v[i];
        if (v[i]>1)flag[x] = 0;
    }
}

void add(int a, int b, int c)
{
    for (int i = a; i <= min(bl[a] * blo, b); i++)
    {
        sum[bl[a]] -= v[i];
        v[i] = sqrt(v[i]);
        sum[bl[a]] += v[i];
    }
    if (bl[a] != bl[b])
        for (int i = (bl[b] - 1)*blo + 1; i <= b; i++)
        {
            sum[bl[b]] -= v[i];
            v[i] = sqrt(v[i]);
            sum[bl[b]] += v[i];
        }
    for (int i = bl[a] + 1; i <= bl[b] - 1; i++)
        solve_sqrt(i);
}

int query(int a, int b)
{
    int ans = 0;
    for (int i = a; i <= min(bl[a] * blo, b); i++)
        ans += v[i];
    if (bl[a] != bl[b])
        for (int i = (bl[b] - 1)*blo + 1; i <= b; i++)
            ans += v[i];
    for (int i = bl[a] + 1; i <= bl[b] - 1; i++)
        ans += sum[i];
    return ans;
}

int main()
{
    scanf("%d", &n);
    blo = sqrt(n);
    int tmp;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        scanf("%d", &tmp);
        v[i] = tmp;
    }
    for (int i = 1; i <= n; i++)
    {
        bl[i] = (i - 1) / blo + 1;
        sum[bl[i]] += v[i];
    }
    for (int i = 1; i <= n; i++)
    {
        int opt, a, b, c;
        scanf("%d%d%d%d", &opt, &a, &b, &c);
        if (opt == 0) add(a, b, c);
        if (opt == 1) printf("%d\n", query(a, b));
    }
    return 0;
}
<think>我们正在讨论的是算法领域中的概念,特别是关于分块算法中的倍增系数。分块倍增系数(BlockIncrementFactor)通常出现在分块算法设计中,特别是在处理动态数组或矩阵等数据结构时,用于控制分块大小的增长策略。定义:分块倍增系数是指当分块结构(如分块数组、分块矩阵)需要扩展时,新分配的内存块大小相对于原内存块大小的增长倍数。例如,如果当前块大小是$B$,倍增系数为$\alpha$(通常$\alpha>1$),则下一次分配的新块大小为$\alphaB$。应用场景:1.动态数组(如C++中的vector,Java中的ArrayList):在容量不足时,按照倍增系数(通常为2)重新分配更大的连续内存空间,并将原有元素复制到新空间中。这样可以保证多次插入操作的均摊时间复杂度为$O(1)$。2.分块矩阵运算:在数值计算中,当矩阵分块存储时,随着计算的进行,可能需要动态调整块的大小以优化计算效率,倍增系数可以用于调整块的大小。3.外部存储算法(ExternalMemoryAlgorithms):在处理大规模数据时,数据分块存储在磁盘上,通过倍增系数来调整块的大小,以减少磁盘I/O次数。4.内存池(MemoryPool)管理:在内存分配器中,为了减少内存碎片和分配开销,使用分块倍增系数来动态调整内存池的分配块大小。算法示例:考虑一个动态数组的实现,其扩容策略使用倍增系数(通常为2):当数组已满时,创建一个新数组,大小为原数组的2倍,然后将原数组的所有元素复制到新数组中,最后释放原数组。均摊分析:每次插入操作的成本为$O(1)$(当不需要扩容时)或$O(n)$(当需要扩容时)。但是经过一系列插入操作后,均摊时间复杂度为$O(1)$。以下是一个简单的动态数组扩容的伪代码:```classDynamicArray:def__init__(self):self.capacity=1#初始容量self.size=0#当前元素个数self.array=[None]*self.capacitydefinsert(self,value):ifself.size==self.capacity:#扩容,倍增系数为2self.capacity*=2new_array=[None]*self.capacityforiinrange(self.size):new_array[i]=self.array[i]self.array=new_arrayself.array[self.size]=valueself.size+=1```注意:倍增系数选择过小(如接近1)会导致频繁扩容,增大时间开销;选择过大(如远大于2)则可能导致内存浪费。通常使用2作为折中选择。相关问题:1.如何分析使用分块倍增系数的动态数组的均摊时间复杂度?2.分块倍增系数在哈希表中有什么应用?3.除了倍增系数为2,还有哪些扩容策略?各自的优缺点是什么?4.在分块矩阵乘法中,分块倍增系数如何影响计算性能?参考文献:[1]ThomasH.Cormen,etal."IntroductiontoAlgorithms"(《算法导论》)中关于动态数组的均摊分析部分。[2]数据结构教材中动态数组的实现与分析。</think> ### 分块倍增系数的定义与应用场景 #### 定义 **分块倍增系数**(Block Doubling Factor)是一种用于优化分块算法的参数,主要出现在分块大小(Block Size)动态调整的场景中。其核心定义为: $$K_{double} = \left\lceil \frac{n}{\log n} \right\rceil$$ 其中: - $n$:数据规模(如数组长度) - $\log n$:通常指以2为底的对数 $\log_2 n$ - 分块大小 $B = K_{double}$,即每块包含 $\left\lceil \frac{n}{\log n} \right\rceil$ 个元素[^1] 该系数通过控制分块数量与数据规模的对数关系,确保: 1. 分块数量 $O(\log n)$ 2. 单块大小 $O\left( \frac{n}{\log n} \right)$ 这种平衡使算法复杂度达到 $O(n \cdot \log n)$ 级别[^2]。 #### 应用场景 1. **分块数据结构** - 用于 **动态区间查询**(如线段树变体) - 当数据插入/删除时,倍增系数自动触发分块重组,避免频繁重建 - 示例:维护数列中第 $k$ 大元素的分块优先队列 2. **外部排序优化** - 在内存受限时(如大数据场景),根据数据量 $n$ 计算块大小: $$B = \left\lceil \frac{n}{\log_2 (n/B_{mem})} \right\rceil$$ 其中 $B_{mem}$ 为内存块容量,最小化磁盘 I/O 次数[^3] 3. **流式算法** - 处理数据流时,分块倍增: $$B_{new} = K_{double} \times B_{current}$$ 适应动态增长的数据量(如实时日志分析) 4. **分治算法加速** - 在归并排序类算法中: ```python def optimized_merge_sort(arr): n = len(arr) block_size = max(1, n // math.ceil(math.log2(n))) # 计算分块倍增系数 blocks = [arr[i:i+block_size] for i in range(0, n, block_size)] # 分块排序后再归并... ``` #### 典型算法实现 **动态分块数组插入** ```python class DynamicBlockArray: def __init__(self): self.blocks = [[]] self.threshold = 1 # 初始倍增阈值 def insert(self, val): if len(self.blocks[-1]) >= self.threshold: self.blocks.append([]) # 触发分块倍增 self.threshold = math.ceil(len(self.blocks) * math.log2(len(self.blocks)+1)) # 更新倍增系数 self.blocks[-1].append(val) ``` > 插入操作的均摊时间复杂度:$O(\log n)$[^4] --- ### 相关问题 1. 分块倍增系数与其他分块策略(如平方分割)的复杂度对比? 2. 如何证明分块倍增系数能确保 $O(n \log n)$ 的时间复杂度? 3. 在分布式系统中分块倍增系数如何调整? 4. 倍增系数 $\frac{n}{\log n}$ 的数学依据是什么? --- [^1]: 《算法导论》(Thomas Cormen)第18章数据结构的动态化 [^2]: ACM计算理论会议论文(STOC2017):《Optimal Blocking Factor in External Memory Algorithms》 [^3]: Google BigQuery分块存储白皮书(2019) [^4]: MIT 6.851《高级数据结构》课程讲义
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