ZOJ 2334 Monkey King(左偏树)

本文介绍了一道关于左偏树的算法题,通过使用并查集维护集合关系,并结合左偏树进行节点操作,解决了一个涉及节点合并的问题。文章提供了完整的C++代码实现。

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

题目链接:点击打开链接

思路:左偏树模板题, 需要维护集合关系, 这个可以用并查集很方便的维护, 另外需要用一个数组来维护每个点所在的左偏树编号。

细节参见代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<string>
#include<vector>
#include<stack>
#include<bitset>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#include<set>
#include<list>
#include<deque>
#include<map>
#include<queue>
#define Max(a,b) ((a)>(b)?(a):(b))
#define Min(a,b) ((a)<(b)?(a):(b))
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef long double ld;
const ld eps = 1e-9, PI = 3.1415926535897932384626433832795;
const int mod = 1000000000 + 7;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
// & 0x7FFFFFFF
const int seed = 131;
const ll INF64 = ll(1e18);
const int maxn = 3e5 + 10;
int T,n,m;
int tot, u, a, b, v[maxn], l[maxn], r[maxn], d[maxn], p[maxn], id[maxn];
int _find(int x) { return p[x] == x ? x : p[x] = _find(p[x]); }
int Merge(int x, int y) {
    if(!x) return y;
    if(!y) return x;
    if(v[x] < v[y]) swap(x, y);
    r[x] = Merge(r[x], y);
    if(d[l[x]] < d[r[x]]) swap(l[x], r[x]);
    d[x] = d[r[x]] + 1;
    return x;
}
int init(int x) {
    tot++;
    v[tot] = x;
    l[tot] = r[tot] = d[tot] = 0;
    return tot;
}
int Insert(int x, int y) {
    return Merge(x, init(y));
}
int top(int x) {
    return v[x];
}
int pop(int x) {
    return Merge(l[x], r[x]);
}
int main() {
    while(~scanf("%d",&n)) {
        tot = 0;
        for(int i = 1; i <= n; i++) {
            p[i] = i;
            id[i] = i;
        }
        for(int i = 1; i <= n; i++) {
            scanf("%d",&u);
            init(u);
        }
        scanf("%d",&m);
        while(m--) {
            scanf("%d%d",&a,&b);
            int x = _find(a), y = _find(b);
            if(x == y) printf("-1\n");
            else {
                int u = top(id[x]);
                id[x] = pop(id[x]);
                id[x] = Insert(id[x], u/2);
                u = top(id[y]);
                id[y] = pop(id[y]);
                id[y] = Insert(id[y], u/2);
                p[x] = y;
                id[y] = Merge(id[x], id[y]);
                u = top(id[y]);
                printf("%d\n",u);
            }
        }
    }
    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]。 ---
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