线段树入门理解

这个链接上面对线段树描述得很清楚【线段树】线段树入门之入门

下面谈谈自己的理解:

线段树对多次查询极有优势,因为一般情况下并不需要扫描到树的最底端就能得出结果。

个人感觉线段树也是一种打表(树形的表?)=。=比如哦,求区间的最大值,用线段树的话,方法抽象点的说就是区间打表(个人猜测).....分别对每个区间记录下其最大值,当扫描到这个区间的时候,直接取这个区间存放的最大值,避免再次深入搜索。

线段树更新的话,从根节点向父节点递归,凡是与节点数值变动有影响的节点,均需要更新一下以免出现父节点最大值并不等于所有子节点中最大值这种情况。但是与变动节点没有影响的其余节点,那么则不需要改变。

贴上个人写的代码(注释写得还是很清楚的....):

/*
线段树入门
该例为查询区间的最大值
*/
#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;
const int MAXNODE = 2000006;
const int MAX = 1000003;
struct Node
{
    int value;
    int left, right;
};
Node node[MAXNODE];
int root[MAX]; //对线段树的根节点进行打表,记录下每个根节点所对应的树的编号
void BuildTree(int i, int left, int right) //建立一棵树,i代表起始点,l,r代表线段树长度
{
    node[i].left = left;
    node[i].right = right;
    node[i].value = 0;
    if (left == right)
    {
        root[left] = i; //记录叶子节点所对应的树的序号
        return;
    }
    BuildTree(i << 1, left, (int)((left + right) / 2));
    BuildTree((i << 1) + 1, (int)((left + right) / 2) + 1, right);
}

void UpdateTree(int i) //从下到上更新节点,在函数外部更改根节点,i代表变动节点
{
    if (i == 1)
        return;
    int x = i / 2; //树节点标号向上更改
    int a = node[x << 1].value;  //记录左子节点值
    int b = node[(x << 1) + 1].value; //记录右子节点值
    node[x].value = (a > b)? a : b;
    UpdateTree(x);
}
int Max = -1;
void Query(int i, int l, int r) //查询节点,i代表查询起始节点编号,l,r代表要查询的线段区间
{
    if (node[i].left == l && node[i].right == r) //找到匹配区间段,记录下最大值并退出
    {
        Max = (Max < node[i].value)? node[i].value : Max;
        return;
    }
    //如果不满足整体匹配,那么对查询段进行拆分
    i = i << 1;  //首先进入左子树查询
    if (l <= node[i].right) //如果满足查询段中存在从起点数一段属于左子树
    {
        if (r <= node[i].right) //如果查询段全部属于左子树
            Query(i, l, r); //递归进入左子树再次查询
        else
            Query(i, l, node[i].right); //否则部分进入左子树查询
    }
    i += 1; //接下来查询右子树
    if (r >= node[i].left)
    {
        if (l >= node[i].left) //如果全部属于右子树那么递归进入右子树继续查询
            Query(i, l, r);
        else
            Query(i, node[i].left, r); //否则属于右子树的线段递归右子树查询
    }
}
int main()
{
    BuildTree(1, 1, 5);
    node[root[1]].value = 6;
    node[root[5]].value = 4;
    UpdateTree(root[1]);
    UpdateTree(root[5]);
    Query(1, 1, 5);
    cout << Max;
    return 0;
}

【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模,利用音源间的频率特征差异,实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据,属于无监督学习范畴,适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性,并附带完整的仿真资源链接,便于读者学习与验证。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师;尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标:①用于音乐音频中人声与伴奏的分离,或不同乐器之间的分离;②支持无监督条件下的语音处理研究,推动盲源分离技术的发展;③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试,重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节,同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析(ICA)或非负矩阵分解(NMF),以加深对音频信号分离机制的理解
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