POJ - 2104 K-th Number 划分树

本文介绍了一种使用划分树解决给定序列中查询特定区间第K大元素的问题。通过递归构建划分树并进行区间查询,实现了高效查找。文章提供了完整的代码示例。

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题意:

给定序列求给定区间的第K大

分析:

划分树的板题,学一下划分树(在吴书上学的,感觉讲的还不错)

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>

using namespace std;

const int maxn=1e5+10;
int tree[20][maxn];//tree[p][i]表示p层第i个位置的整数值,初始序列为tree[0][]
int sorted[maxn];//已排好的数组。
int toleft[20][maxn];//toleft[p][i]表示第P层前i个数有多少个数分入下一层的左子区间
//lpos和rpos表示下一层左子区间和右子区间的指针
//same当前区间等于中间值的整数个数。

void build(int l,int r,int dep){
    if(l==r)return;
    int mid=(l+r)>>1;
    int same=mid-l+1;//表示等于中间值而且被分入左边的个数
    for(int i=l;i<=r;i++)
      if(tree[dep][i]<sorted[mid])
         same--;
    int lpos=l;
    int rpos=mid+1;
    for(int i=l;i<=r;i++){
        if(tree[dep][i]<sorted[mid])//比中间的数小,分入左边
             tree[dep+1][lpos++]=tree[dep][i];
        else if(tree[dep][i]==sorted[mid]&&same>0){
            tree[dep+1][lpos++]=tree[dep][i];
            same--;
        }
        else  //比中间值大分入右边
            tree[dep+1][rpos++]=tree[dep][i];
        toleft[dep][i]=toleft[dep][l-1]+lpos-l;//从1到i放左边的个数

    }
    build(l,mid,dep+1);
    build(mid+1,r,dep+1);

}


//查询区间第k大的数,[L,R]是大区间,[l,r]是要查询的小区间
int query(int L,int R,int l,int r,int dep,int k){
    if(l==r)return tree[dep][l];
    int mid=(L+R)>>1;
    int cnt=toleft[dep][r]-toleft[dep][l-1];//[l,r]中位于左边的个数
    if(cnt>=k){
        //L+要查询的区间前被放在左边的个数
        int newl=L+toleft[dep][l-1]-toleft[dep][L-1];
        //左端点加上查询区间会被放在左边的个数
        int newr=newl+cnt-1;
        return query(L,mid,newl,newr,dep+1,k);
    }
    else{
         int newr=r+toleft[dep][R]-toleft[dep][r];
         int newl=newr-(r-l-cnt);
         return query(mid+1,R,newl,newr,dep+1,k-cnt);
    }
}

int main(){

    int n,m;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF){
        memset(tree,0,sizeof tree);
        for(int i=1;i<=n;i++){
            scanf("%d",&tree[0][i]);
            sorted[i]=tree[0][i];
        }
        sort(sorted+1,sorted+1+n);
        build(1,n,0);
        while(m--){
            int s,t,k;
            scanf("%d%d%d",&s,&t,&k);
            printf("%d\n",query(1,n,s,t,0,k));
        }
    }
    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,比如区间求和或最大值。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]中的题目要求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,每个位置加不同的值,这需要设计特殊的延迟标记来处理,是一个好的进阶例题。 最后,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. **区间最小值查询(Range Minimum Query)** **题目描述** 给定数组$arr$,支持以下操作: - 单点更新:修改$arr[i]$的值 - 区间查询:找出$arr[l..r]$的最小值 **解决思路** 线段树节点存储区间最小值,合并操作为取最小值。 **例题**:[LeetCode 剑指 Offer 59 - II. 队列的最大值](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最高价、最低价或交易量总和[^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 | |--------------------|--------------------------------------------------------------------------|---------------------------| | 静态区间最值 | [LeetCode 239. Sliding Window Maximum](https://leetcode.com/problems/sliding-window-maximum/) | 线段树维护区间最大值 | | 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(求和、最值、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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