ZOJ 2859 二维RMQ 二维线段树(树套树)

本文介绍了一种使用二维线段树解决二维区间最值查询(RMQ)问题的方法,并提供了详细的实现步骤及代码示例。

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裸裸的二维RMQ,先用二维线段树写了一个;

对于一个二维线段树(树套树),第一维下的每一个节点套着一颗树,而且套的每一树的形态都是一样的(就是该树的每一节点的长度的都是一样的),利用这点就可做到第一维套的树可以从它的子节点所套的树更新,当然若没有子节点,那么从它的第二维自己更新自己,这里说的更新是更新该节点所包含范围内的最小值;

实现:

1,在建树的时候,建一个N<<2的二维数组,第一维表示线段树的第二维,第二维表示线段树的第一维;

2,当为线段树第一维叶子节点时 arr[site][dimen] = min(arr[site<<1][dimen] , arr[site<<1|1][dimen]) 

3,当为线段树第一维非叶子节点  arr[site][dimen] = min(arr[site][dimen<<1] , arr[site][dimen<<1|1]) 

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cassert>
#include <cstring>
using namespace std ;

const int N = 3e2 + 11 ;
const int Int = (1<<30)-1+(1<<30) ;

int arr[N<<2][N<<2] ;
int x1 , y1 , x2 , y2 ;
int n , ans ;

void push_up(int site , int dimen) {//从不同维更新,就是dimen这维
	arr[site][dimen] = min(arr[site][dimen<<1] , arr[site][dimen<<1|1]) ;
}

void build_y(int l , int r, int site , int dimen , bool flag) {
	if(l == r && flag) {
		scanf("%d" ,&arr[site][dimen]) ;
		return ;
	}else if(l == r) {
		push_up(site , dimen) ;
		return ;
	}
	int mid = (l + r)>>1 ;
	build_y(l , mid , site<<1 , dimen , flag) ;
	build_y(mid+1 , r , site<<1|1 , dimen , flag) ;
	push_up(site , dimen) ;
	if(flag == true) {//true 从线段树当前维更新, 就是dimen不变
        arr[site][dimen] = min(arr[site<<1][dimen] , arr[site<<1|1][dimen]);
	}
}

void build_x(int l ,int r ,int dimen) {
	if(l == r) {
		build_y(1 , n , 1 , dimen , true) ;//线段树的第一维的叶子节点true
		return ;
	}
	int mid = (l+r)>>1 ;
	build_x(l , mid ,  dimen<<1 ) ;
	build_x(mid+1 , r  , dimen<<1|1) ;
	build_y(1 , n , 1 ,  dimen , false) ;//线段树的第一维非叶子节点false
}


void query_y(int l , int r , int site , int dimen) {
	if(y1 <= l && r <= y2) {
		ans = min(ans , arr[site][dimen]) ;
		return ;
	}
	int mid = (l + r)>>1 ;
	if(y1 <= mid) query_y(l , mid , site<<1 , dimen) ;
	if(y2 > mid) query_y(mid+1 ,r , site<<1|1 , dimen) ;
}

void query_x(int l , int r ,int dimen) {
	if(x1 <= l && r <= x2) {
		query_y(1 , n , 1 , dimen) ;
	}
	if(l == r) return ;
	int mid = (l+r)>>1 ;
	if(x1 <= mid) query_x(l , mid ,dimen<<1) ;
	if(x2 > mid) query_x(mid+1 , r , dimen<<1|1) ;
}

int main() {
	int  t , m ;
	scanf("%d" ,&t);
	while(t--) {
		scanf("%d" ,&n) ;
		build_x(1 , n , 1) ;
		scanf("%d" ,&m) ;
		while(m--) {
			scanf("%d%d%d%d" ,&x1 ,&y1 ,&x2 ,&y2) ;
			ans = Int ;
			query_x(1 , n , 1) ;
			printf("%d\n" ,ans) ;
		}
	}
}

二维RMQ如下

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector>
#include <cassert>
#include <cmath>
using namespace std ;

const int N = 3e2 + 1 ;

int arr[N][N][9][9] ;
int n ;

void init() {
	for(int i = 1 ; i <= n ;++i) {
		for(int j = 1 ;j <= n ; ++j) {
			scanf("%d" ,&arr[i][j][0][0]) ;
		}
	}
	for(int d1 = 0 ; (1<<d1) <= n ; ++d1) {
		for(int d2 = 0 ; (1<<d2) <= n ; ++d2) {
			if(d1 == 0 && d2== 0) continue ;
			for(int i = 1; i+(1<<d1)-1 <= n ; ++ i) {
				for(int j = 1 ; j+(1<<d2)-1 <= n ; ++j) {
					if(d1) {
                        arr[i][j][d1][d2] = min(arr[i][j][d1-1][d2] , arr[i+(1<<(d1-1))][j][d1-1][d2]) ;
					}else {
						arr[i][j][d1][d2] = min(arr[i][j][d1][d2-1] , arr[i][j+(1<<(d2-1))][d1][d2-1]) ;
					}
				}
			}
		}
	}
}

int query(int x1 , int y1 , int x2 , int y2) {
	int k1 = log(x2-x1+1.0)/log(2.0) ;
	int k2 = log(y2-y1+1.0)/log(2.0) ;
	int m1 = arr[x1][y1][k1][k2] ;
	int m2 = arr[x2-(1<<k1)+1][y1][k1][k2] ;
	int m3 = arr[x1][y2-(1<<k2)+1][k1][k2] ;
	int m4 = arr[x2-(1<<k1)+1][y2-(1<<k2)+1][k1][k2] ;
	return min(m1 , min(m2 , min(m3 , m4))) ;
}

int main() {//freopen("data.in" ,"r" ,stdin) ;
	int t ;
	scanf("%d" ,&t) ;
	while(t--) {
		scanf("%d" ,&n) ;
		init() ;
		int m ;
		scanf("%d" ,&m) ;
		int x1 , y1 , x2 , y2 ;
		while(m--) {
			scanf("%d%d%d%d" ,&x1 , &y1 , &x2 , &y2) ;
			printf("%d\n" , query(x1 , y1 , x2 , y2)) ;
		}
	}
}



### 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]。 ---
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