线段树的入门小结

本文介绍了线段树的基础概念及其实现方法,包括建树、更新和查询区间和的函数,并通过实例说明如何利用线段树高效解决数组区间操作问题。

线段树的入门

首先我们应该需要明白线段树可以解决的问题,如 求解数组区间之和,更新区间等

如果使用暴力的方法会超时,这样就引入了线段树这一数据结构线段树的本质是一颗平衡二叉树

线段树的基本性质如下:父亲的区间是[a,b] (c=(a+b)/2)左儿子的区间是[a,c],右儿子的区间是[c+1,b],线段树需要的空间为数组大小的四倍。

以1到10的区间举例,构造的线段树如下
这里写图片描述

线段树算法包括的主要的函数有三个(和树状数组的一样哎

build(建树函数), update(更新函数), query(查询区间和函数)

先定义下树的结构体

struct node   //这就是一棵树
{
    int left, right;  // 树的子树 
    int sum;    //树的和 
}tree[N];

build函数

void build(int l,int r,int step)
{
    tree[step].left = l;   
    tree[step].right = r;
    if(l == r) return ;   //书已经到了叶子节点。该返回了 
    int mid = (l+r) >> 1; //二分建树
    build(l,mid,step<<1); //递归建立左子树
    build(mid+1,r,step<<1|1);//递归建立右子树
} 

update函数

void update(int l, int r, int value, int step)
{
    if(tree[step].left == tree[step].right) //一直更新到叶子点
        return ;
    int mid = (tree[step].left+tree[step].right)     >> 1;

    //如果所要更新的点的右端小于mid或左端点大于mid,则直接更新l到r的值
    if(r <= mid) update(l,r,value,step<<1);
    else if(l > mid)  update(l,r,value,step<<1|1);
    //如果要更新的点在mid两边,则两边分别更新 
    else {
        update(l,mid,value,step<<1);
        update(mid+1,r,value,step<<1|1);
    }
} 

query函数

int query(int l, int r,int step)
{
    //找到叶子返回值
    if(l==tree[step].left && r==tree[step].right) return tree[step].sum;
    int mid = (tree[step].left+tree[step].right) >> 1;
    //和更新类似
    if(r <= mid) return query(l,r,step<<1);
    if(l > mid) return query(l,r,step<<1|1);
    else
        return query(l,mid,step<<1)+query(mid+1,r,step<<1|1) ;

}

这三个函数就是线段树的精华了2333

帮助大家理解写几道线段树的模板题更好的理解模板
经典入门题HDU1166-敌兵布阵

【论文复现】一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略【需求响应】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略,旨在通过需求响应机制优化电力系统的负荷分布。该研究利用Matlab进行代码实现,构建了居民用电行为与电价变动之间的价格弹性模型,通过分析不同时间段电价调整对用户用电习惯的影响,设计合理的峰谷电价方案,引导用户错峰用电,从而实现电网负荷的削峰填谷,提升电力系统运行效率与稳定性。文中详细阐述了价格弹性矩阵的构建方法、优化目标函数的设计以及求解算法的实现过程,并通过仿真验证了所提策略的有效性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事需求响应、电价机制研究或智能电网优化等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①研究居民用电行为对电价变化的响应特性;②设计并仿真基于价格弹性矩阵的峰谷分时电价激励策略;③实现需求响应下的电力负荷优化调度;④为电力公司制定科学合理的电价政策提供理论支持和技术工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解价格弹性建模与优化求解过程,同时可参考文中方法拓展至其他需求响应场景,如工业用户、商业楼宇等,进一步提升研究的广度与深度。
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