三维偏序cdq

本文介绍三维偏序cdq分治算法原理及应用,通过实例讲解如何使用数状数组维护第三维,实现复杂度O(nlog²n)的有效解决策略。

前置知识: c d q cdq cdq分治

了解了二维偏序的 c d q cdq cdq分治,三维偏序其实就是再套一维。

在用左区间更新有区间的时候,第一维和第二维都满足左边小于右边,但第三维不好判断。怎么办呢?用数状数组或线段树来维护第三维即可,其实就是二维偏序 c d q cdq cdq加一点东西。

线段树或数状数组的区间修改和单点查询都是 O ( l o g n ) O(logn) O(logn)的,所以三维偏序 c d q cdq cdq的复杂度一般是 O ( n l o g 2 n ) O(nlog^2n) O(nlog2n)

code

void msort(int l,int r){
    if(l==r) return;
    int mid=(l+r)/2;
    msort(l,mid);msort(mid+1,r);
    sort(w+l,w+mid+1,cmp);sort(w+mid+1,w+r+1,cmp);
    int j=l;
    for(int i=mid+1;i<=r;i++){
        while(w[i].b>=w[j].b&&j<=mid){
            pt(w[j].c,w[j].s);++j;
        }
        w[i].ans+=ask(w[i].c);
    }
    for(int i=l;i<j;i++) pt(w[i].c,-w[i].s);
}

因为数状数组比较好打,所以一般都用数状数组来维护第三维。

例题

P3810 陌上花开

模板题,直接上代码

code

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,n1,k,tr[200005],ans[200005];
struct node{
    int a,b,c,s,ans;
    bool operator<(const node ax)const{
        if(a!=ax.a) return a<ax.a;
        if(b!=ax.b) return b<ax.b;
        return c<ax.c;
    }
}w[200005];
bool cmp(node ax,node bx){
    if(ax.b!=bx.b) return ax.b<bx.b;
    return ax.c<bx.c;
}
bool pd(node ax,node bx){
    return (ax.a==bx.a)&&(ax.b==bx.b)&&(ax.c==bx.c);
}
int lb(int i){
    return i&(-i);
}
void pt(int i,int a){
    while(i<=k){
        tr[i]+=a;i+=lb(i);
    }
}
int ask(int i){
    int re=0;
    while(i){
        re+=tr[i];i-=lb(i);
    }
    return re;
}
void msort(int l,int r){
    if(l==r) return;
    int mid=(l+r)/2;
    msort(l,mid);msort(mid+1,r);
    sort(w+l,w+mid+1,cmp);sort(w+mid+1,w+r+1,cmp);
    int j=l;
    for(int i=mid+1;i<=r;i++){
        while(w[i].b>=w[j].b&&j<=mid){
            pt(w[j].c,w[j].s);++j;
        }
        w[i].ans+=ask(w[i].c);
    }
    for(int i=l;i<j;i++) pt(w[i].c,-w[i].s);
}
int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&k);
    for(int i=1;i<=n;i++){
        scanf("%d%d%d",&w[i].a,&w[i].b,&w[i].c);
    }
    sort(w+1,w+n+1);
    int n1=0;
    for(int j=1;j<=n;n1++){
        while(j<=n&&pd(w[n1],w[j])){
            ++w[n1].s;++j;
        }
    }
    --n1;
    msort(1,n1);
    for(int i=1;i<=n1;i++){
        ans[w[i].ans+w[i].s-1]+=w[i].s;
    }
    for(int i=0;i<n;i++){
        printf("%d\n",ans[i]);
    }
    return 0;
}
CDQ分治是一种高效的离线分治算法,常用于解决多维偏序问题、数据范围较大的问题以及某些带修改的查询问题。它通过将操作离线处理并按照时间或维度进行分治,从而降低时间复杂度。以下是几个CDQ分治的经典例题及其解析。 ### 三维偏序问题 三维偏序问题是CDQ分治的经典应用之一。问题描述为:给定 $ n $ 个三元组 $ (x_i, y_i, z_i) $,定义偏序关系为 $ x_i \leq x_j, y_i \leq y_j, z_i \leq z_j $ 时,$ j $ 对 $ i $ 有贡献。要求对每个元素,统计有多少个元素比它大(即满足偏序关系)。 CDQ分治的处理方式是将三元组按 $ x $ 排序,然后在分治过程中递归处理左右两部分,最后统计左半部分对右半部分的贡献。对于每一层分治,可以将问题转化为二维偏序问题,并使用树状数组维护 $ y $ 和 $ z $ 的信息。 ```cpp // 伪代码示意 void cdq(int l, int r) { if (l == r) return; int mid = (l + r) / 2; cdq(l, mid); cdq(mid + 1, r); // 合并阶段,统计左半部分对右半部分的贡献 // 按照 y 排序,使用树状数组维护 z 的信息 } ``` ### 动态逆序对问题 动态逆序对问题要求在支持单点修改的情况下,多次查询某个区间内的逆序对数量。该问题可以通过CDQ分治离线处理所有修改和查询操作。 CDQ分治的核心思想是将所有操作按照时间顺序处理,并将修改操作与查询操作分离。在每一步分治中,将前一半的操作作为修改,后一半的操作作为查询,统计前一半修改对后一半查询的影响。 ```cpp // 伪代码示意 void cdq(int l, int r, vector<Query> &queries) { if (l == r) return; int mid = (l + r) / 2; cdq(l, mid, queries); cdq(mid + 1, r, queries); // 处理跨越 mid 的查询 } ``` ### K大数查询(浙江省选) K大数查询问题是CDQ分治的典型应用之一,其问题描述为:有 $ N $ 个位置,支持两种操作: 1. 在某个位置插入一个数。 2. 查询某个区间内的第 $ k $ 大数。 CDQ分治可以将问题转化为多维偏序问题,其中一维是时间,另一维是数值范围。通过二分答案和CDQ分治的结合,可以在 $ O(n \log^2 n) $ 的时间复杂度内解决问题。 ```cpp // 伪代码示意 bool check(int mid) { // 利用CDQ分治统计满足条件的数的数量 } void cdq(int l, int r, ...) { // 分治处理 } ``` ### 总结 CDQ分治算法在处理多维偏序问题、动态数据结构问题等方面具有显著优势。通过将问题离线处理,并在分治过程中合并子问题的解,可以有效地降低时间复杂度。上述例题展示了CDQ分治在不同场景下的应用,包括三维偏序、动态逆序对和K大数查询等问题。
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