树套树(线段树套平衡树)—— ZOJ 2112 Dynamic Rankings

本文深入探讨了动态排名与区间更新算法的核心概念、实现方法及应用实例,通过线段树与平衡树的结合,解决复杂的数据查询与修改需求。详细介绍了如何使用树结构高效地处理动态数据变化,包括查询区间内第k小的数和修改数组元素值的操作。重点阐述了算法的时间复杂度、空间复杂度以及边界处理技巧,旨在提供一种灵活且高效的算法解决方案。

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 Status

Description

The Company Dynamic Rankings has developed a new kind of computer that is no longer satisfied with the query like to simply find the k-th smallest number of the given N numbers. They have developed a more powerful system such that for N numbers a[1], a[2], ..., a[N], you can ask it like: what is the k-th smallest number of a[i], a[i+1], ..., a[j]? (For some i<=j, 0<k<=j+1-i that you have given to it). More powerful, you can even change the value of some a[i], and continue to query, all the same.

Your task is to write a program for this computer, which

- Reads N numbers from the input (1 <= N <= 50,000)

- Processes M instructions of the input (1 <= M <= 10,000). These instructions include querying the k-th smallest number of a[i], a[i+1], ..., a[j] and change some a[i] to t.

Input



The first line of the input is a single number X (0 < X <= 4), the number of the test cases of the input. Then X blocks each represent a single test case.

The first line of each block contains two integers N and M, representing N numbers and M instruction. It is followed by N lines. The (i+1)-th line represents the number a[i]. Then M lines that is in the following format

Q i j k or
C i t

It represents to query the k-th number of a[i], a[i+1], ..., a[j] and change some a[i] to t, respectively. It is guaranteed that at any time of the operation. Any number a[i] is a non-negative integer that is less than 1,000,000,000.

There're NO breakline between two continuous test cases.

Output



For each querying operation, output one integer to represent the result. (i.e. the k-th smallest number of a[i], a[i+1],..., a[j])

There're NO breakline between two continuous test cases.

Sample Input



2
5 3
3 2 1 4 7
Q 1 4 3
C 2 6
Q 2 5 3
5 3
3 2 1 4 7
Q 1 4 3
C 2 6
Q 2 5 3

Sample Output



3
6
3
6

题意:

        n 个数,m 个询问。 Q(l, r, k) 表示询问区间 [l, r] 内第 k 小的数,C(pos, val) 表示把下标为 pos 的数的值该为 val

思路:

        树套树入门题,这里选择线段树套Treap树实现。

        假设 n 个数用数组 a[] 表示。

        线段树可用于区间查询,而平衡树可用于查询区间内某个数的名次;因此可以为线段树的每个区间 [l, r] 都建立一颗以 a[l], a[l+1], ... , a[r] 为键值的平衡树

        之后就可以很容易用递归的方法查询 x 在区间 [l, r] 的排名,只需要实现一个 Query(l, r, x),它返回的是区间 [l, r] 中比 x 小的数的个数,这样 Query(l, r, x) + 1 就是 x 在区间 [l, r] 内的排名;然而题目要求的是求区间 [l, r] 内排名为 k 的数,这怎么办?我们可以用二分答案的办法,具体的过程是:

        先找到区间 [l, r] 内的最小值 min 和最大值 max,以此作为二分的两端 beg 和 end(如果嫌麻烦也可以直接使用 a[] 或者取值范围里的最大值最小值);令 mid_val = (beg + end) / 2,用 Query(l, r, mid_val) 计算 mid_val 的排名,如果 mid_val 排名不大于 k ,则在右半边找,否则在左半边找;二分这里需要注意一些边界问题。

用代码描述就是:

while(beg < end){
	mid_val = beg + (end - beg) / 2;
	num = Query(l, r, mid_val);
	if(num + 1 <= k){
		ans = mid_val;
		beg = mid + 1;
	}
	else
		end = mid;
}
print(ans);


               再下来就是修改某个位置 pos 的值,也就是 C(pos, val) 操作,从树的结构看可以很清晰的想到:需要把线段树中包含 pos 位置的所有区间的平衡树都进行修改。修改的过程不复杂:进入该区间对应的树,找到 a[pos] 并把它删掉,然后在这棵树上插入键值为 val 的结点。

         比如要修改 pos = 3 这个位置的值,则需要把图中红色区间对应的每一颗平衡树进行修改。

        这样,线段树区间查找的复杂度为 O(logn),平衡树查找复杂度为 O(logn),二分查找的复杂度为 O(logn),则总时间复杂度为 O((logn)^3),而空间复杂度基本为 lay * n ,lay = logn(即线段树的深度);此题我使用指针动态分配内存会导致MLE,所以最好使用静态数组。

        最后~这道题的 N 要开大一点点。。。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <string.h>
#define N 70010
int a[N];
int root[N<<2];
int node_count;

typedef struct
{
	int val;
	int rank;
	int sz;
	int ch[2];
}Node;

Node node[16*N];

void init()
{
	node_count = 0;
	memset(root, 0, sizeof(root));
	node[0].val = node[0].rank = node[0].sz = node[0].ch[0] = node[0].ch[1] = 0;
}

void push_up(int rt)  
{
	if(!rt) return;
	node[rt].sz = node[node[rt].ch[0]].sz + node[node[rt].ch[1]].sz + 1;
}  

void rotate(int *x, int flag)
{  
	int y = node[*x].ch[flag];  
	node[*x].ch[flag] = node[y].ch[flag^1];
	node[y].ch[flag^1] = *x;
	push_up(*x);
	(*x) = y;
}  

void insert(int *rt, int val)
{
	if(!(*rt)){
		(*rt) = ++node_count;
		node[*rt].val = val;
		node[*rt].sz = 1;
		node[*rt].rank = rand();
		node[*rt].ch[0] = node[*rt].ch[1] = 0;
	}
	else{
		int flag = val > node[*rt].val;
		insert(&node[*rt].ch[flag], val);
		if(node[node[*rt].ch[flag]].rank < node[*rt].rank)
			rotate(rt, flag);
	}
	push_up(*rt);
}

void build_bst(int *rt, int l, int r)
{
	int i;
	for(i = l; i <= r; i++)
		insert(rt, a[i]);
}

void build(int rt, int left, int right)
{
	int mid;
	build_bst(&root[rt], left, right);
	if(left == right)
		return;
	mid = left + (right - left) / 2;
	build(rt<<1, left, mid);
	build(rt<<1|1, mid + 1, right);
}

int small_then_val(int rt, int val)
{
	int p = rt;
	int ans = 0;
	while(p){
		if(val > node[p].val){
			ans += node[node[p].ch[0]].sz + 1;
			p = node[p].ch[1];
		}
		else 
			p = node[p].ch[0];
	}
	return ans;
}

void delete(int *rt, int val)
{
	if(!(*rt))
		return;
	else if(val == node[*rt].val){
		if(!node[*rt].ch[0] && !node[*rt].ch[1])
			*rt = 0;
		else if(!node[*rt].ch[1])
			*rt = node[*rt].ch[0];
		else if(!node[*rt].ch[0])
			*rt = node[*rt].ch[1];
		else{
			int flag = node[node[*rt].ch[0]].rank > node[node[*rt].ch[1]].rank;
			rotate(rt, flag);
			delete(&node[*rt].ch[flag^1], val);
		}
	}
	else if(val > node[*rt].val)
		delete(&node[*rt].ch[1], val);
	else
		delete(&node[*rt].ch[0], val);
	push_up(*rt);
}

void update(int rt, int left, int right, int pos, int val)
{
	int mid;
	delete(&root[rt], a[pos]);
	insert(&root[rt], val);
	if(left == right)
		return;
	mid = left + (right - left) / 2;
	if(pos > mid)
		update(rt<<1|1, mid + 1, right, pos, val);
	else
		update(rt<<1, left, mid, pos, val);
}

int Query(int rt, int left, int right, int l, int r, int val)
{
	int mid;
	if(left == l && right == r)
		return small_then_val(root[rt], val);
	mid = left + (right - left) / 2;
	if(l > mid)
		return Query(rt<<1|1, mid + 1, right, l, r, val);
	else if(r <= mid)
		return Query(rt<<1, left, mid, l, r, val);
	else 
		return Query(rt<<1, left, mid, l, mid, val) + Query(rt<<1|1, mid + 1, right, mid + 1, r, val);
}

int main()
{
#if 0
	freopen("in.txt","r",stdin);
#endif
	int T;
	srand((unsigned int)time(NULL));
	scanf("%d", &T);
	while(T--){
		int i;
		int n, m;
		init();
		scanf("%d%d", &n, &m);
		for(i = 0; i < n; i++)
			scanf("%d", a + i);
		build(1, 0, n - 1);
		for(i = 0; i < m; i++){
			int l, r, k, pos, val;
			int beg = 0;
			int end = 1000000000;
			int num, mid, ans;
			char od[5];
			scanf("%s", od);
			if(od[0] == 'Q'){
				scanf("%d%d%d", &l, &r, &k);
				l--; r--;
				while(beg < end){
					mid = beg + (end - beg) / 2;
					num = Query(1, 0, n - 1, l, r, mid);
					if(num + 1 <= k){
						ans = mid;
						beg = mid + 1;
					}
					else 
						end = mid;
				}
				printf("%d\n", ans);
			}
			else{
				scanf("%d%d", &pos, &val);
				pos--;
				update(1, 0, n - 1, pos, val);
				a[pos] = val;
			}
		}
	}
	return 0;
}

### ZOJ 1088 线段树 解题思路 #### 题目概述 ZOJ 1088 是一道涉及动态维护区间的经典问题。通常情况下,这类问题可以通过线段树来高效解决。题目可能涉及到对数组的区间修改以及单点查询或者区间查询。 --- #### 线段树的核心概念 线段树是一种基于分治思想的数据结构,能够快速处理区间上的各种操作,比如求和、最大值/最小值等。其基本原理如下: - **构建阶段**:通过递归方式将原数组划分为多个小区间,并存储在二叉树形式的节点中。 - **更新阶段**:当某一段区间被修改时,仅需沿着对应路径向下更新部分节点即可完成全局调整。 - **查询阶段**:利用懒惰标记(Lazy Propagation),可以在 $O(\log n)$ 时间复杂度内完成任意范围内的计算。 具体到本题,假设我们需要支持以下两种主要功能: 1. 对指定区间 `[L, R]` 执行某种操作(如增加固定数值 `val`); 2. 查询某一位置或特定区间的属性(如总和或其他统计量)。 以下是针对此场景设计的一种通用实现方案: --- #### 实现代码 (Python) ```python class SegmentTree: def __init__(self, size): self.size = size self.tree_sum = [0] * (4 * size) # 存储区间和 self.lazy_add = [0] * (4 * size) # 延迟更新标志 def push_up(self, node): """ 更新父节点 """ self.tree_sum[node] = self.tree_sum[2*node+1] + self.tree_sum[2*node+2] def build_tree(self, node, start, end, array): """ 构建线段树 """ if start == end: # 到达叶节点 self.tree_sum[node] = array[start] return mid = (start + end) // 2 self.build_tree(2*node+1, start, mid, array) self.build_tree(2*node+2, mid+1, end, array) self.push_up(node) def update_range(self, node, start, end, l, r, val): """ 区间更新 [l,r], 加上 val """ if l <= start and end <= r: # 当前区间完全覆盖目标区间 self.tree_sum[node] += (end - start + 1) * val self.lazy_add[node] += val return mid = (start + end) // 2 if self.lazy_add[node]: # 下传延迟标记 self.lazy_add[2*node+1] += self.lazy_add[node] self.lazy_add[2*node+2] += self.lazy_add[node] self.tree_sum[2*node+1] += (mid - start + 1) * self.lazy_add[node] self.tree_sum[2*node+2] += (end - mid) * self.lazy_add[node] self.lazy_add[node] = 0 if l <= mid: self.update_range(2*node+1, start, mid, l, r, val) if r > mid: self.update_range(2*node+2, mid+1, end, l, r, val) self.push_up(node) def query_sum(self, node, start, end, l, r): """ 查询区间[l,r]的和 """ if l <= start and end <= r: # 完全匹配 return self.tree_sum[node] mid = (start + end) // 2 res = 0 if self.lazy_add[node]: self.lazy_add[2*node+1] += self.lazy_add[node] self.lazy_add[2*node+2] += self.lazy_add[node] self.tree_sum[2*node+1] += (mid - start + 1) * self.lazy_add[node] self.tree_sum[2*node+2] += (end - mid) * self.lazy_add[node] self.lazy_add[node] = 0 if l <= mid: res += self.query_sum(2*node+1, start, mid, l, r) if r > mid: res += self.query_sum(2*node+2, mid+1, end, l, r) return res def solve(): import sys input = sys.stdin.read data = input().split() N, Q = int(data[0]), int(data[1]) # 数组大小 和 操作数量 A = list(map(int, data[2:N+2])) # 初始化数组 st = SegmentTree(N) st.build_tree(0, 0, N-1, A) idx = N + 2 results = [] for _ in range(Q): op_type = data[idx]; idx += 1 L, R = map(int, data[idx:idx+2]); idx += 2 if op_type == 'Q': # 查询[L,R]的和 result = st.query_sum(0, 0, N-1, L-1, R-1) results.append(result) elif op_type == 'U': # 修改[L,R]+X X = int(data[idx]); idx += 1 st.update_range(0, 0, N-1, L-1, R-1, X) print("\n".join(map(str, results))) solve() ``` --- #### 关键点解析 1. **初始化与构建**:在线段树创建过程中,需要遍历输入数据并将其映射至对应的叶子节点[^1]。 2. **延迟传播机制**:为了优化性能,在执行批量更新时不立即作用于所有受影响区域,而是记录更改意图并通过后续访问逐步生效[^2]。 3. **时间复杂度分析**:由于每层最多只访问两个子树分支,因此无论是更新还是查询都维持在 $O(\log n)$ 范围内[^3]。 ---
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