Balanced Lineup(线段树—指针实现)

线段树这一类树状结构一般可以用两种形式来实现—数组和指针。 下面学习了一下别人的指针实现的线段树。

和数组实现的一样分为三步:建树,添加值,查询。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int INF_MAX = -999999999;
const int INF_MIN = 999999999;
int n,q,a,b,t=1,MAX=INF_MAX,MIN=INF_MIN;
struct node{
    int l,r;
    int MAX,MIN;
    node *left, *right;
};
node tree[1000000];//可以事先建立结点数组,也可以在建树的过程中动态建立结点,但是这样可以节省递归清内存的时间
void built(node *root,int l,int r){
    root->l = l;
    root->r = r;
    root->MAX = INF_MAX;
    root->MIN = INF_MIN;              //将结点维护的最值初始化。
    if(l!=r){
        root->left = &tree[t++];
        root->right = &tree[t++];
        built(root->left,l,(root->l+root->r)/2);
        built(root->right,(root->l+root->r)/2+1,r);
    }
}
void update(node *root,int i,int v){
    if(root->l == i&&root->r == i) {
        root->MAX = root->MIN = v; return ;    //找到该结点就赋值
    }
    root->MIN = min(root->MIN,v);        //递归改变母节点的值
    root->MAX = max(root->MAX,v);
    if(i<=(root->l+root->r)/2) update(root->left,i,v);
    else update(root->right,i,v);
}
void query(node *root,int l,int r){
    if(root->MAX<=MAX&&root->MIN>=MIN) return ;   
    if(l==root->l&&r==root->r) {
        MIN = min(root->MIN,MIN);
        MAX = max(root->MAX,MAX);
        return ;
    }
    if(r<=(root->l+root->r)/2) query(root->left,l,r);
    else if(l>=(root->l+root->r)/2+1) query(root->right,l,r);
    else {
        query(root->left,l,(root->l+root->r)/2);
        query(root->right,(root->l+root->r)/2+1,r);
    }
}
int main(){
    scanf("%d%d",&n,&q);
    built(tree,1,n);
    for(int i=1;i<=n;i++){
        scanf("%d",&a);
        update(tree,i,a);
    }
    while(q--){
        scanf("%d%d",&a,&b);
        MAX = INF_MAX;
        MIN = INF_MIN;
        query(tree,a,b);
        printf("%d\n",MAX-MIN);
    }
    return 0;
}



<think>嗯,用户想了解POJ 3264 Balanced Lineup的解法或讨论。首先,我需要回忆一下这道题的内容。题目应该是给定一个数列,查询区间内的最大值和最小值的差。属于RMQ问题的一种变体,因为普通的RMQ可能只查询最大或最小,但这里需要同时找到两者,然后计算差值。 接下来,用户提到参考了站内引用中的信息,里面提到了RMQ问题的解决方法,比如ST算法和线段树。根据引用中的例子,本题用的是线段树解法。但可能用户想知道不同的解法,所以需要分别介绍ST算法和线段树两种方法。 首先,ST算法适合处理静态数据,预处理时间O(n log n),查询时间O(1)。而线段树则可以处理动态更新的数据,预处理O(n),查询O(log n)。在本题中,数据是静态的,所以两种方法都适用。但题目可能更倾向于线段树解法,因为引用里明确提到。 接下来,我需要详细解释这两种方法的实现步骤。对于ST算法,需要构建两个预处理表,一个用于最大值,一个用于最小值。每个查询区间分成两个块,分别查最大和最小,然后相减。而线段树则需要构建每个节点保存区间的最大最小值,查询时递归地合并左右子区间的结果。 然后,要考虑代码实现。用户可能需要具体的代码示例。比如ST算法的预处理部分需要计算log表,填充st表。而线段树则需要构建树结构,每个节点存储区间的最大最小值,查询时递归查找左右子树。 另外,用户可能关心的优化点,比如线段树的递归与非递归实现,或者ST算法的空间优化。同时,需要注意题目的数据范围,比如数组长度和查询次数,以确定哪种方法更优。例如,如果查询次数极大,ST算法的O(1)查询会更高效。 用户可能还会遇到的一些问题,比如如何处理区间边界,或者在预处理时如何分割区间。需要指出关键点,比如在ST算法中,区间长度是2^j,而线段树中的区间分割是二分法。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能进一步想知道的内容,比如不同解法的对比,优化方法,或者类似题目的扩展。例如,动态更新时的处理,或者二维RMQ问题等。</think>### POJ 3264 Balanced Lineup 解法分析 #### 问题描述 给定一个长度为$n$的数列$A$,处理$q$次查询,每次查询区间$[i,j]$内的**最大值与最小值之差**。这是RMQ问题的扩展,需要同时处理区间最值查询和差值计算。 --- ### 解法一:线段树 **步骤说明** 1. **建树**:构建线段树,每个节点存储区间$[l,r]$的**最大值**和**最小值**。 $$ \text{节点属性} = (\text{max\_val}, \text{min\_val}) $$ 2. **查询**:递归查询区间$[i,j]$的极值,合并左右子树结果。 3. **差值计算**:返回查询结果中的$\text{max\_val} - \text{min\_val}$。 **代码示例** ```python class SegmentTree: def __init__(self, data): self.n = len(data) self.tree = [ (0, 0) ] * (4 * self.n) self.build(0, 0, self.n-1, data) def build(self, node, l, r, data): if l == r: self.tree[node] = (data[l], data[l]) return mid = (l + r) // 2 self.build(2*node+1, l, mid, data) self.build(2*node+2, mid+1, r, data) max_val = max(self.tree[2*node+1][0], self.tree[2*node+2][0]) min_val = min(self.tree[2*node+1][1], self.tree[2*node+2][1]) self.tree[node] = (max_val, min_val) def query(self, node, l, r, ql, qr): if qr < l or ql > r: return (-float('inf'), float('inf')) if ql <= l and r <= qr: return self.tree[node] mid = (l + r) // 2 left = self.query(2*node+1, l, mid, ql, qr) right = self.query(2*node+2, mid+1, r, ql, qr) return (max(left[0], right[0]), min(left[1], right[1])) ``` --- ### 解法二:ST表(Sparse Table) **步骤说明** 1. **预处理**:构建两个ST表,分别存储区间最大值和最小值。 $$ \text{st\_max}[i][j] = \max(A[i \ldots i+2^j-1]) $$ $$ \text{st\_min}[i][j] = \min(A[i \ldots i+2^j-1]) $$ 2. **查询**:对任意区间$[i,j]$,计算区间长度$k = \lfloor \log_2(j-i+1) \rflo
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