树套树-线段树套平衡树

作用

线段树的作用是区间修改和查询,平衡树的作用是查询第k大,k的排名,前驱,后继。这两个结合起来,就变成了可以区间修改和查询第k大,k的排名,前驱,后继的数据结构:树套树-线段树套平衡树。

实现

先构造出线段树,每个线段树除了记录左边界和右边界之外,还储存了一棵平衡树(当然实际上只需要储存根节点),对应着这一个区间的所有数。每次修改区间L~R时,需要将所有包含L~R的线段树节点的平衡树都修正。操作其实没有什么难点,和普通线段树一样分块处理即可,效率为 O(log22(n))

但是查询区间第k大不能像普通线段树一样,必须用二分枚举答案mid,然后查询mid的排名,如果排名<=k就增大mid,否则减小mid。假设二分跨度为t,则效率为 O(log22(n)log2(t))
ps:树套树常数较大,请谨慎使用。

模板

BZOJ3196为例,这里使用的是线段树Treap。注意细节处理。

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn=50000,maxt=1700000,MAXINT=((1<<30)-1)*2+1;

int n,te,a[maxn+5];
//============================================================
struct Node
{
    Node *son[2];
    int val,fix,si,w;
    int cmp(int k) {if (k==val) return -1;if (k<val) return 0; else return 1;}
    void Pushup() {si=son[0]->si+w+son[1]->si;}
};
typedef Node* P_node;
Node tem[maxt+5];
P_node null=tem,len=null;
P_node newNode(int k)
{
    len++;len->son[0]=len->son[1]=null;
    len->si=len->w=1;len->val=k;len->fix=rand();
    return len;
}
void Rotate(P_node &p,int d)
{
    P_node t=p->son[d^1];p->son[d^1]=t->son[d];t->son[d]=p;
    p->Pushup();t->Pushup();p=t;
}
void Insert(P_node &p,int k)
{
    if (p==null) {p=newNode(k);return;}
    int d=p->cmp(k);
    if (d==-1) p->w++; else
    {
        Insert(p->son[d],k);
        if (p->son[d]->fix>p->fix) Rotate(p,d^1);
    }
    p->Pushup();
}
void Delete(P_node &p,int k)
{
    if (p==null) return;
    int d=p->cmp(k);
    if (d==-1)
    {
        if (p->w>1) p->w--; else
        if (p->son[0]==null) p=p->son[1]; else
        if (p->son[1]==null) p=p->son[0]; else
        {
            int d;if (p->son[0]->fix>p->son[1]->fix) d=0; else d=1;
            Rotate(p,d);if (p==null) return;Delete(p->son[d],k);
        }
        if (p==null) return;
    } else Delete(p->son[d],k);
    p->Pushup();
}
int getrank(P_node p,int k) //对于不存在的k,排名是k后继的排名
{
    if (p==null) return 1;
    int d=p->cmp(k);
    if (d==-1) return p->son[0]->si+1; else
    if (d==0) return getrank(p->son[0],k); else
    return getrank(p->son[1],k)+p->son[0]->si+p->w;
}
int getpre(P_node p,int k)
{
    if (p==null) return -MAXINT;
    int d=p->cmp(k);
    if (d==1) return max(getpre(p->son[1],k),p->val); else
    return getpre(p->son[0],k);
}
int getsuf(P_node p,int k)
{
    if (p==null) return MAXINT;
    int d=p->cmp(k);
    if (d==0) return min(getsuf(p->son[0],k),p->val); else
    return getsuf(p->son[1],k);
} //以上为Treap
//============================================================
struct SegmentTree
{
    int l[4*maxn+5],r[4*maxn+5];P_node ro[4*maxn+5]; //只保留根指针
    void Build(int p,int L,int R)
    {
        l[p]=L;r[p]=R;ro[p]=null;
        if (L==R) return;
        int mid=L+(R-L>>1);
        Build(p<<1,L,mid);Build(p<<1|1,mid+1,R);
    }
    void Seg_Insert(int p,int L,int k)
    {
        if (L<l[p]||r[p]<L) return;
        if (l[p]<=L&&L<=r[p]) Insert(ro[p],k);
        //这里不是L<=l[p]&&r[p]<=L,因为所有包含L的节点都要插入k
        if (l[p]==r[p]) return;
        Seg_Insert(p<<1,L,k);Seg_Insert(p<<1|1,L,k);
    }
    void Seg_Delete(int p,int L,int k)
    {
        if (L<l[p]||r[p]<L) return;
        if (l[p]<=L&&L<=r[p]) Delete(ro[p],k);
        //同理
        if (l[p]==r[p]) return;
        Seg_Delete(p<<1,L,k);Seg_Delete(p<<1|1,L,k);
    }
    int Seg_rank(int p,int L,int R,int k) //这个函数返回真正的答案-1,防止重复
    {
        if (R<l[p]||r[p]<L) return 0;
        if (L<=l[p]&&r[p]<=R) return getrank(ro[p],k)-1;
        //这里是普通线段树查询,所以是L<=l[p]&&r[p]<=R
        return Seg_rank(p<<1,L,R,k)+Seg_rank(p<<1|1,L,R,k);
    }
    int Seg_kth(int l,int r,int k)
    {
        int L=0,R=1e8;
        while (L<=R) //二分
        {
            int mid=L+(R-L>>1),rk=Seg_rank(1,l,r,mid)+1;
            if (rk<=k) L=mid+1; else R=mid-1;
        }
        return R;
    }
    int Seg_pre(int p,int L,int R,int k)
    {
        if (R<l[p]||r[p]<L) return -MAXINT;
        if (L<=l[p]&&r[p]<=R) return getpre(ro[p],k);
        return max(Seg_pre(p<<1,L,R,k),Seg_pre(p<<1|1,L,R,k));
    }
    int Seg_suf(int p,int L,int R,int k)
    {
        if (R<l[p]||r[p]<L) return MAXINT;
        if (L<=l[p]&&r[p]<=R) return getsuf(ro[p],k);
        return min(Seg_suf(p<<1,L,R,k),Seg_suf(p<<1|1,L,R,k));
    }
};
SegmentTree tr; //以上为线段树
//============================================================
bool Eoln(char ch) {return ch==10||ch==13||ch==EOF;}
int readi(int &x)
{
    int tot=0,f=1;char ch=getchar(),lst=' ';
    while ('9'<ch||ch<'0') {if (ch==EOF) return EOF;lst=ch;ch=getchar();}
    if (lst=='-') f=-f;
    while ('0'<=ch&&ch<='9') tot=tot*10+ch-48,ch=getchar();
    x=tot*f;
    return Eoln(ch);
}
void LNR(P_node ro)
{
    if (ro==null) return;
    LNR(ro->son[0]);for (int i=1;i<=ro->w;i++) printf("%d\n",ro->val);LNR(ro->son[1]);
}
int main()
{
    freopen("STBST.in","r",stdin);
    freopen("STBST.out","w",stdout);
    readi(n);readi(te);tr.Build(1,1,n);
    for (int i=1;i<=n;i++) readi(a[i]),tr.Seg_Insert(1,i,a[i]);
    while (te--)
    {
        int td,x,y,z;readi(td);readi(x);readi(y);
        switch (td)
        {
            case 1:readi(z);printf("%d\n",tr.Seg_rank(1,x,y,z)+1);break;
            case 2:readi(z);printf("%d\n",tr.Seg_kth(x,y,z));break;
            case 3:tr.Seg_Delete(1,x,a[x]);tr.Seg_Insert(1,x,y);a[x]=y;break;
            case 4:readi(z);printf("%d\n",tr.Seg_pre(1,x,y,z));break;
            case 5:readi(z);printf("%d\n",tr.Seg_suf(1,x,y,z));break;
        }
    }
    return 0;
}
<think>嗯,用户想了解线段树线段树的实现和应用场景。首先,我需要回忆一下什么是线段树线段树。根据之前的引用内容,比如引用[1]提到,这是一种二维线段树的实现方法,外层处理行,内层处理列。所以,这应该用于处理二维区间的问题,比如矩阵的查询和更新。 接下来,用户可能想知道具体的实现方式。记得引用[2]说过,二维线段树是先按行构建外层线段树,每个节点再按列构建内层线段树。这样分层结构应该能处理二维区域的查询。需要详细说明外层和内层如何协作,可能还要提到每个节点的结构,比如外层节点代表行区间,内层节点处理对应的列区间。 然后应用场景方面,用户可能想知道在哪些实际问题中会用到这种结构。比如矩阵区域求和、最值查询,或者动态二维范围统计,比如游戏中的地图更新。引用[4]提到树套树属于高级数据结构,可能应用在需要高效处理二维数据的场景,比如图像处理或地理信息系统。 另外,需要考虑这种数据结构的优缺点。引用[3]提到其他结构如K-D树或二进制分组可能有不同的适用场景,所以需要对比一下。比如线段树线段树的时间复杂度是O(logN * logM),适用于静态或动态二维数据,但可能空间消耗较大,因为每个外层节点都有内层线段树。 用户还可能想知道具体的代码结构,比如如何嵌实现。可能需要分步骤说明,先构建外层,再在每个节点构建内层,然后处理查询和更新操作。例如,更新某个点时,先在外层找到对应的行区间,再在内层更新列的位置。查询时则需要在多个外层和内层节点上聚合结果。 还要注意正确使用LaTeX格式,比如数学表达式要用$...$,独立公式用$$...$$。比如矩阵范围求和可以写成公式,时间复杂度也要用LaTeX表示。 可能用户没有说出来的深层需求是,如何在实际项目中应用这种结构,或者与其他数据结构的选择比较。因此,在回答时应该涵盖实现步骤、应用例子以及优缺点比较,帮助用户全面理解。 最后,确保引用来源正确,引用[1]和[2]是关于二维线段树的,而引用[3]和[4]提到了其他树结构和应用场景,可能需要适当引用来说明对比和适用范围。</think>### 线段树线段树的实现与应用场景 #### 一、实现方式 线段树线段树(二维线段树)是一种嵌结构,外层线段树管理行维度,每个外层节点再嵌一棵内层线段树管理列维度[^1][^2]。 **实现步骤**: 1. **外层线段树**:按行构建,每个节点表示行区间 $[L, R]$ 2. **内层线段树**:在每个外层节点中按列构建,处理对应行区间内的列区间查询 3. **数据存储**:外层节点的每个叶子节点对应一行数据,其内层线段树存储该行的列数据 **示例代码框架**(伪代码): ```python class OuterNode: inner_tree = InnerSegmentTree() # 内层线段树 class TwoDimensionalSegmentTree: def build(self, rows): # 外层构建 for row in rows: outer_node = build_outer_tree(row) outer_node.inner_tree.build(row.columns) # 内层构建 def query(self, x1, x2, y1, y2): # 外层查询行区间 [x1, x2],内层查询列区间 [y1, y2] return outer_query(x1, x2).inner_query(y1, y2) def update(self, x, y, value): # 外层定位行x,内层更新列y outer_locate(x).inner_update(y, value) ``` #### 二、时间复杂度分析 - **单点更新**:$O(\log N \cdot \log M)$(外层树深度 $\log N$,内层树深度 $\log M$) - **区域查询**:$O(\log N \cdot \log M)$ - **空间复杂度**:$O(N \cdot M)$(最坏情况下) #### 三、应用场景 1. **动态矩阵区域操作** - 实时更新矩阵元素值 - 查询子矩阵的和/最大值,例如: $$ \sum_{i=a}^{b} \sum_{j=c}^{d} matrix[i][j] $$ 2. **地理信息系统** - 动态统计矩形区域内的点数量(如地图热点分析) 3. **图像处理** - 对图像局部区域进行像素值统计或滤波操作[^2] #### 四、与其他结构的对比 | 结构类型 | 适用场景 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | |-----------------|--------------------------|------------------|-------------| | 线段树线段树 | 动态二维区间查询/更新 | $O(\log^2 n)$ | $O(n^2)$ | | K-D Tree | 静态高维近邻搜索 | $O(n^{1-1/d})$ | $O(n)$ | | 二维前缀和 | 静态矩阵区域求和 | $O(1)$查询 | $O(n^2)$ | #### 五、优化方向 1. **惰性标记扩展**:在内层线段树中引入惰性传播,支持区间批量更新 2. **空间压缩**:对稀疏矩阵使用动态开点技术[^3] 3. **混合结构**:对行使用线段树,对列使用树状数组以降低常数因子[^4]
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