博客
关于我
POJ 3468 A Simple Problem with Integers(线段树+区间更新)
阅读量:325 次
发布时间:2019-03-04

本文共 3056 字,大约阅读时间需要 10 分钟。

为了解决这个问题,我们需要处理一系列数组的操作,包括区间更新和区间查询。为了高效地处理这些操作,我们使用Segment Tree数据结构,它能够在O(log N)的时间复杂度下支持区间更新和查询。

方法思路

Segment Tree是一种适合处理区间查询和更新的数据结构。它通过分割区间并存储子区间的信息来实现高效的操作。每个节点存储其区间的和以及一个懒标记,用来记录待传递的更新操作。懒标记的作用是避免在每次操作时重复更新所有相关节点,从而优化了性能。

具体步骤如下:

  • 初始化Segment Tree:构建初始的Segment Tree,叶子节点的值对应数组中的元素,内部节点的值是其子节点的和。
  • 处理区间更新操作:使用懒标记将更新操作标记在当前节点,然后在需要时传递到子节点。
  • 处理区间查询操作:查询时确保所有懒标记被处理,确保查询结果的准确性。
  • 解决代码

    #include 
    #include
    using namespace std;struct Node { int l, r; long long val, lazy; int len;};void pushdown(Node* cur) { if (cur->lazy != 0) { cur->lchild->lazy += cur->lazy; cur->rchild->lazy += cur->lazy; cur->lchild->val += cur->lchild->len * cur->lazy; cur->rchild->val += cur->rchild->len * cur->lazy; cur->lazy = 0; }}void build(Node* tree, int l, int r, long long* arr) { tree->l = l; tree->r = r; if (l == r) { tree->val = arr[l]; tree->len = 1; return; } int mid = (l + r) / 2; build(tree->lchild, l, mid, arr); build(tree->rchild, mid + 1, r, arr); pushdown(tree); tree->val = tree->lchild->val + tree->rchild->val;}void update_range(Node* tree, int a, int b, long long c) { if (tree->r < a || tree->l > b) { return; } if (a <= tree->l && tree->r <= b) { tree->val += tree->len * c; tree->lazy += c; return; } pushdown(tree); mid = (tree->l + tree->r) / 2; update_range(tree->lchild, a, b, c); update_range(tree->rchild, a, b, c); pushdown(tree); tree->val = tree->lchild->val + tree->rchild->val;}long long query_range(Node* tree, int a, int b) { if (tree->r < a || tree->l > b) { return 0; } if (a <= tree->l && tree->r <= b) { return tree->val; } pushdown(tree); int mid = (tree->l + tree->r) / 2; long long left = query_range(tree->lchild, a, b); long long right = query_range(tree->rchild, a, b); return left + right;}int main() { // 读取输入 int n, q; long long* arr = new long long[n + 1]; for (int i = 1; i <= n; ++i) { scanf("%lld", &arr[i]); } // 初始化Segment Tree Node* tree = new Node; tree->l = 1; tree->r = n; tree->len = n; // build left and right children Node* lchild = new Node; Node* rchild = new Node; tree->lchild = lchild; tree->rchild = rchild; build(tree, 1, n, arr); // 处理每个查询 for (int i = 0; i < q; ++i) { char op; int a, b; scanf("%s%d%d", &op, &a, &b); if (op == 'C') { long long c; scanf("%lld", &c); update_range(tree, a, b, c); } else { long long res = query_range(tree, a, b); printf("%lld\n", res); } } delete[] arr; delete lchild; delete rchild; delete tree; return 0;}

    代码解释

  • Segment Tree 结构:每个节点包含区间[l, r],当前区间的值val,懒标记lazy,以及区间长度len。
  • pushdown 函数:将当前节点的懒标记传递到子节点,确保所有更新操作被正确处理。
  • build 函数:递归构建Segment Tree,初始化叶子节点的值,内部节点的值为子节点的和。
  • update_range 函数:处理区间加法操作,使用懒标记标记更新操作,避免重复处理。
  • query_range 函数:处理区间查询,确保懒标记被处理,返回查询结果。
  • 通过这种方法,我们能够高效地处理大规模的区间更新和查询操作。

    转载地址:http://kvnh.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Python基础——MySQL数据库基本操作
    查看>>
    Python基础_列表 list
    查看>>
    python系列【仅供参考】:python异步库调用gevent和asyncio对比
    查看>>
    python基础3
    查看>>
    Python基础08 面向对象的基本概念
    查看>>
    Python基础-函数篇
    查看>>
    python基础---->常用模块
    查看>>
    Python基础(2):控制结构
    查看>>
    Python基础 | 关于“循环”那些事
    查看>>
    python系列【仅供参考】:python之subprocess模块rsync拉取文件
    查看>>
    python系列【仅供参考】:python 远程rdp
    查看>>
    python基础
    查看>>
    Python基本语法与变量类型
    查看>>
    python基本数据类型(容器)- tuple list dict set
    查看>>
    python基本工资的调整方案_Python薪资又涨了!这可咋办!
    查看>>
    Python基准测试和性能分析内存管理和垃圾回收
    查看>>
    Python基于RESTful风格的接口自动化测试实战
    查看>>
    python基于flask搭建http服务(四)—— Docker容器化部署
    查看>>
    python基于flask搭建http服务(二)—— 实现Excel上传、数据清洗、入库
    查看>>
    python基于flask搭建http服务(三)—— 使用gunicorn部署项目
    查看>>