【模板】带修改莫队

什么是莫队算法

我们有时遇到一些询问不满足区间加减法,不能用线段树等数据结构维护的问题(如区间众数问题)。可以采用离线的方式处理询问,减少需要更改的次数,这就是莫队算法的思想。
莫队算法其实是对分块操作的一个升华~
先将长度为n的区间分成sqrt(n)个长度为sqrt(n)的块,然后将询问排序:第一关键字是左端点所在块的编号,第二关键字是右端点大小。这样对于左端点在同一个块里的询问,它们的右端点一定是递增的。我们通过更改左右端点的位置来更新所求值。更改一次左端点是O(√(n))的,左端点在一个块里的询问更改右端点是O(n)的。

莫队如何进行修改

莫队算法是离线算法,所以对于这些询问,它们所进行完的修改和未进行的修改都是互相不同的。所以我们在记录询问操作的每个区间的时候再记录一下这个询问操作是在哪个修改操作之后的,每次执行查询操作前都执行在它之前的修改,或将在它之后的修改操作中已执行的取消;这样就可以不改变原始的序列了。

【模板】带修改莫队 洛谷P1903

代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,m,blocksize,Left=1,Right=0,an=0;
int color[50010],num[1000010],pre[50010],ans[200010];
bool inside[50010];
struct Ques{
    int L,R,num,lastR;
    bool operator<(const Ques &r)const{return L/blocksize==r.L/blocksize?R<r.R:L<r.L;}
}q[200010];int nq=0;
struct Rep{
    int p,Col,pre;
}r[200010];int nr=0;
void update(int x)
{
    if(inside[x])
    {
        if(--num[color[x]]==0)        --an;
    }
    else
    {
        if(++num[color[x]]==1)        ++an;
    }
    inside[x]=!inside[x];
}
void change(int x,int Col)
{
    if(inside[x])
    {
        update(x);
        color[x]=Col;
        update(x);
    }
    else    color[x]=Col;
}
int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    blocksize=sqrt(n);
    for(int i=1;i<=n;++i)    
    {
        scanf("%d",&color[i]);
        pre[i]=color[i];
    }
    for(int i=1;i<=m;++i)
    {
        char c;
        scanf("%s",&c);
        if(c=='R')
        {
            ++nr;
            scanf("%d%d",&r[nr].p,&r[nr].Col);
            r[nr].pre=pre[r[nr].p];
            pre[r[nr].p]=r[nr].Col;
        }
        else
        {
            ++nq;
            scanf("%d%d",&q[nq].L,&q[nq].R);
            q[nq].num=nq;
            q[nq].lastR=nr;
        }
    }
    sort(q+1,q+nq+1);
    for(int i=1;i<=nq;++i)
    {
        for(int j=q[i-1].lastR+1;j<=q[i].lastR;++j)        change(r[j].p,r[j].Col);
        for(int j=q[i-1].lastR;j>=q[i].lastR+1;--j)        change(r[j].p,r[j].pre);
        int l=q[i].L,r=q[i].R;
        while(Left<l)    update(Left++);
        while(Left>l)    update(--Left);
        while(Right<r)    update(++Right);
        while(Right>r)    update(Right--);
        ans[q[i].num]=an;
    }
    for(int i=1;i<=nq;++i)        printf("%d\n",ans[i]);
    return 0;
}
### 树上算法概述 树上算法是一种基于离线处理的查询优化技术,主要用于解决在树结构上的区间统计问题。该算法的核心思想是对查询进行重新排序并利用前缀和的思想减少重复计算量。 #### 基本原理 树上算法可以看作经典算法的一种扩展形式。其主要目标是在一棵树上高效地完成多个区间的统计操作。为了实现这一目的,通常会采用分块策略对节点编号进行划分,并按照特定顺序排列查询请求以最小化移动代价[^3]。 对于每一对起点u和终点v之间的路径长度L(u,v),可以通过两次DFS遍历分别求得根到这两个点的距离d(root,u), d(root,v)以及它们最近公共祖先lca处距离d(lca,lca)=0的关系得出最终表达式:L(u,v)=d(root,u)+d(root,v)-2*d(root,lca)[^4]。 #### 应用场景 1. **动态点权更新下的最频繁颜色查询** 给定一棵有点权的颜色标记无向连通图G=(V,E),支持两种类型的指令:“修改某顶点c_i的新色彩”或者询问某个简单路径P_{a,b}所覆盖的所有结点里出现次数最多的那种色调是什么。 2. **边权总和范围限制内的有效链计数** 设有N个顶点M条双向连接构成的一棵固定形态森林T加上额外K组独立条件(p,q,r),要求快速判断是否存在任意一条由p通往q方向经过不超过r单位成本约束的有效路线存在与否。 以下是Python语言版本的一个简化版树上模板: ```python from collections import defaultdict, deque class TreeNode: def __init__(self): self.children = [] def preprocess_tree(node, parent=None): global depth, first_occurrence, tour_order, timer depth[node] = (depth[parent]+1) if parent is not None else 0 first_occurrence[node] = timer tour_order[timer] = node timer += 1 for child in tree[node]: if child != parent: preprocess_tree(child, node) def build_hld(): pass # Implement Heavy-Light Decomposition here as needed. n, q = map(int,input().split()) tree = {i:TreeNode() for i in range(1,n+1)} for _ in range(n-1): u,v=map(int,input().split()) tree[u].children.append(v) tree[v].children.append(u) queries = [] for _ in range(q): a,b=list(map(int,input().split())) queries.append((first_occurrence[a],first_occurrence[b])) # Sort Queries based on block strategy. sorted_queries = sorted([(block(x),y,idx) for idx,(x,y) in enumerate(queries)]) current_l,current_r = -1,-1 answer=[None]*len(sorted_queries) for qx,qy,i in sorted_queries: while current_l < qx: current_l+=1; add(tour_order[current_l]) while current_l > qx: remove(tour_order[current_l]); current_l-=1 while current_r < qy: current_r+=1; add(tour_order[current_r]) while current_r > qy: remove(tour_order[current_r]); current_r-=1 answer[i]=query_result() print("\n".join(str(ans) for ans in answer)) ```
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