<CDQ分治> Jam's problem again [HDU - 5618]

博客围绕HDU - 5618的三维偏序问题展开。该问题给定三维坐标轴上的点,根据点之间的大小关系确定点的层级。题解提出初始按x、y、z关键字排序,处理子问题时以y坐标归并排序,用树状数组维护前缀z信息,还给出相同点的处理方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

A - Jam's problem again HDU - 5618

Problem Description

Jam like to solve the problem which on the 3D-axis,given N(1≤N≤100000) points (x,y,z)(1≤x,y,z≤100000)

If two point such as$ (x_i,y_i,z_i)$ and \((x_j,y_j,z_j)\) \(x_i≥x_j,y_i≥_j,z_i≥z_j​\), the bigger one level add 1

Ask for the each level of the point.

Input

The first line is T(1≤T≤15) means T Case

For each case

The first line is N means the number of Point and next there are N line, each line has (x,y,z)

Output

Output with N line,each line has one number means the lever of point

Sample Input

1
4
10 4 7
10 6 6
8 2 5
7 3 10

Sample Output

1
1
0
0

题解

三维偏序

初始按\(x\)为意义关键字,\(y\)为第二关键字,\(z\)为第三关键字排序,一定不能省只按\(x\)排序,因为要处理相同的点

分别处理子问题,然后以\(y\)坐标为关键字, 将左右两端归并排序(这样递归左右内部\(y\)有序)

并用树状数组维护前缀的\(z\)的信息(当前左边的\(x\)一定比右边小,并且\(y\)也有序)

归并到左边的点就插入\(z\), 右边的点询问\(z\)

对于相同的点,我们初始发现排完序后,相同的点中序号较前的点不会统计到后面相同的点,只有最后的那个点才统计完全

所以可以在一开始先将相同的点加上\(p, p-1, ..., 1, 0\)就好了

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <algorithm>

using namespace std;

typedef long long LL;
const int MAXN = 1e5 + 10;

inline LL in()
{
    LL x = 0, flag = 1; char ch = getchar();
    while (ch < '0' || ch > '9') { if (ch == '-') flag = -1; ch = getchar(); }
    while (ch >= '0' && ch <= '9') x = (x << 3) + (x << 1) + (ch ^ 48), ch = getchar();
    return x * flag;
}

int T;

int n;

struct Fenwick
{
    int val[MAXN];
    void clear() { memset(val, 0, sizeof val); }
    void update(int x, int v)
        {
            for (int i = x; i <= 100000; i += i & (-i)) val[i] += v;
        }
    int query(int x)
        {
            int ret = 0;
            for (int i = x; i > 0; i &= (i - 1)) ret += val[i];
            return ret;
        }
} FT;

int an[MAXN];
struct Node
{
    int x, y, z, id;
    bool operator < (const Node & b) const
        {
            return x == b.x ? (y == b.y ? z < b.z : y < b.y) : x < b.x; 
        }
} a[MAXN], b[MAXN];

void merge(int l, int mid, int r)
{
    int i = l, j = mid + 1, k = i;
    while (k <= r)
    {
        if (j > r || (i <= mid && a[i].y <= a[j].y))
        {
            FT.update(a[i].z, 1);
            b[k ++] = a[i];
            ++ i;
        }
        else
        {
            an[a[j].id] += FT.query(a[j].z);
            b[k ++] = a[j];
            ++ j;
        }
    }
    for (int i = l; i <= mid; i ++) FT.update(a[i].z, -1);
    for (int i = l; i <= r; i ++) a[i] = b[i];
}
void solve(int l, int r)
{
    if (l >= r) return;
    int mid = (l + r) >> 1;
    solve(l, mid);
    solve(mid + 1, r);
    merge(l, mid, r);
}

int main()
{
    T = in();
    while (T --)
    {
        memset(a, 0, sizeof a);
        memset(an, 0, sizeof an);
        n = in(); 
        for (int i = 1; i <= n; i ++) a[i] = (Node) { in(), in(), in(), i };
        sort(a + 1, a + n + 1);
        for (int i = n - 1; i >= 1; i --)
        {
            if (a[i].x == a[i + 1].x && a[i].y == a[i + 1].y && a[i].z == a[i + 1].z) an[a[i].id] += an[a[i + 1].id] + 1;
        }
        solve(1, n);
        for (int i = 1; i <= n; i ++) printf("%d\n", an[i]);
    }
    return 0;
}


/*
 */

转载于:https://www.cnblogs.com/ikihsiguoyr/p/10569484.html

<think>首先,用户的问题是关于CDQ分治算法的基本原理及其应用场景。我需要根据系统级指令来构建我的回答。 系统级指令关键点: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,保证真实可靠。 参考站内引用: - 引用[1]:关于分治思想的描述,包括分块、递归等。 - 引用[2]:关于书籍的引用,不相关。 - 引用[3]:关于下载资源的链接,不相关。 用户真正的需求是理解CDQ分治的概念和原理,所以我需要专注于CDQ分治。 CDQ分治的基本原理: - CDQ分治是由陈丹琦(Chen Danqi)提出的一种算法,用于处理偏序问题,如三维偏序问题。 - 它是分治思想的一种应用,特别适合解决离线查询问题。 - 核心思想:将问题分成子问题,递归解决,然后合并结果,处理跨越子问题的部分。 应用场景: - 三维偏序问题:例如,给定点集,统计每个点满足某些条件的点数。 - 动态规划优化:如斜率优化等。 - 其他离线查询问题。 我的回答结构: 1. **介绍CDQ分治**:简要说明其背景和目的。 2. **基本原理**:解释算法步骤,使用数学表达式描述。 3. **应用场景**:列出常见应用。 4. **生成相关问题**:在最后添加相关问题。 5. **添加引用**:在引用段落末尾自然添加引用标识。 数学表达式: - 行内数学:如变量、点坐标等,使用$...$。 - 独立公式:如方程,使用$$...$$。 例如: - 行内:点$P_i = (a_i, b_i, c_i)$ - 独立:偏序关系公式。 生成相关问题: - 基于CDQ分治,如"CDQ分治如何优化三维偏序问题?"或"CDQ分治的时间复杂度分析?" 确保回答真实可靠: - 基于算法知识,CDQ分治常用于OI竞赛中处理偏序问题。 引用处理: - 参考引用[1]是关于分治思想的,我可以引用它来支持分治部分。 - 其他引用不相关,但系统说"请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答",但用户没有上一次问题,所以基于当前引用。 最终回答大纲: - 开头:介绍CDQ分治- 原理部分:分步骤解释,使用LaTeX。 - 应用场景:列举例子。 - 相关问题:在最后添加。 - 结尾:自然结束。</think>### CDQ分治算法的基本原理及其应用场景 CDQ分治(Chen Danqi Divide and Conquer)是由中国计算机科学家陈丹琦提出的一种分治算法变体,主要用于处理离线查询问题,特别是多维偏序问题(如三维偏序)。它在算法竞赛和数据处理中应用广泛,能高效解决一些复杂问题。下面我将逐步解释其基本原理和应用场景,确保内容清晰可靠。 #### 1. CDQ分治的基本原理 CDQ分治基于经典分治思想,但针对偏序问题进行了优化。核心思路是将问题递归分解为子问题,处理子问题内部和子问题之间的影响,最后合并结果。算法主要分为三个步骤:分、治、合。以下是详细解释: - **分(Divide)**:将输入数据(如点集)按某一维度(通常是时间或索引)分成两个大致相等的子集,记为左子集$L$和右子集$R$。例如,给定点集$P = \{P_1, P_2, \dots, P_n\}$,其中每个点$P_i = (a_i, b_i, c_i)$表示三维坐标,我们按第一维$a_i$排序并分割: $$ \text{mid} = \left\lfloor \frac{n}{2} \right\rfloor $$ 这样得到$L = \{P_i \mid i \leq \text{mid}\}$和$R = \{P_i \mid i > \text{mid}\}$。递归地对$L$和$R$应用相同过程。 - **治(Conquer)**:递归处理左子集$L$和右子集$R$,解决子问题内部的偏序关系。例如,在三维偏序问题中,目标是统计每个点$P_i$满足$a_j \leq a_i, b_j \leq b_i, c_j \leq c_i$的点数$j$($j \neq i$)。递归调用确保子集内部的问题被解决。 - **合(Merge)**:合并子问题结果,并处理跨越子集$L$和$R$的影响。这是CDQ分治的关键: - 使用辅助数据结构(如树状数组或线段树)高效处理跨子集贡献。 - 例如,在三维偏序中,合并时需统计$L$中的点对$R$中点的贡献。具体做法: 1. 对$L$和$R$按第二维$b_i$排序。 2. 遍历$R$中的每个点$P_j$,同时维护一个树状数组,用于记录第三维$c_i$的累积值。 3. 对于$P_j$,查询树状数组中满足$c_k \leq c_j$的点数($k$来自$L$),并累加到结果。 这确保了跨子集贡献在$O(n \log n)$时间内完成。 整个算法的时间复杂度为$O(n \log^2 n)$,其中$n$是数据规模。递归公式可表示为: $$ T(n) = 2T\left(\frac{n}{2}\right) + O(n \log n) $$ 其中$O(n \log n)$来自合并步骤的排序和树状数组操作。CDQ分治通过“分而治之”高效处理了偏序关系[^1]。 #### 2. CDQ分治的应用场景 CDQ分治特别适合离线查询问题,其中数据点固定,查询可批量处理。常见应用包括: - **三维偏序问题**:如统计逆序对或点对关系。例如,在竞赛中,给定点集统计每个点“支配”的点数(即所有维度都小于等于该点的点)。CDQ分治能高效解决,时间复杂度优于暴力$O(n^2)$。 - **动态规划优化**:用于优化序列问题,如最长上升子序列(LIS)或斜率优化问题。通过分治处理状态转移,减少计算量。 - **离线查询处理**:在数据库或算法中,处理批量查询,如区间统计或范围查询。CDQ分治将查询排序后递归处理,避免实时开销。 - **其他领域**:在计算几何(如最近点对问题)和机器学习数据预处理中也有应用,但需结合具体算法调整。 CDQ分治的优势在于其通用性和效率,但要求问题具有“可分治性”,即子问题独立且合并步骤可高效实现。实际应用中,常结合树状数组等数据结构提升性能。 #### 相关问题 1. CDQ分治如何处理更高维度的偏序问题(如四维偏序)? 2. CDQ分治与普通分治算法的主要区别是什么? 3. CDQ分治在动态规划优化中的具体实现案例? [^1]: 分治思想的核心是递归分解问题,然后合并结果,这在CDQ分治中得到充分体现,如分割点集并递归处理子问题。 [^2]: 算法理论常参考经典书籍,但CDQ分治更常见于竞赛和算法论文。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值