线段树的概念与性质展开目录
线段树首先是一棵树,而且是二叉树。树上的每个节点对应于一个区间 [a,b],a,b 通常为整数。同一层的节点所代表的区间,互相不重叠。并且同一层的区间加起来是连续的区间,叶子节点的区间是单位长度 1,无法再分
例如下图表示的是区间 [1,9] 的线段树从图上可以看出线段树具有下面几个性质:
- 每个区间的长度是区间内整数的个数
- 叶子节点长度为 1,不能再分
- 若一个节点对应的区间是 [a,b],则其子节点对应的区间分别是 [a,(a+b)/2] 和 [((a+b)/2)+1,b](除法去尾取整)
- 线段树的平分构造实际上是利用二分的方法,若根节点对应的区间是 [a,b],那么他的深度为 $log_2 (b-a+1)+1$(向上取整)
- 叶子节点的数目和根节点表示的区间长度相同
- 线段树节点要么 0 度,要么 2 度,因此若叶子节点数目为 N,则线段树总节点数目为 2N-1
- 线段树上,任意一个区间被分解后得到的 “终止节点” 数目都是 logn 量级
- 线段树上更新叶子节点和进行区间分解时间复杂度都是 O (logn) 的
以上结论为线段树能在 O (logn) 的时间内完成插入、更新、查找、统计数据提供了理论依据
线段树的构建展开目录
伪代码
- function 以节点idx为根结点,idx对应区间为[l,r]
- 对节点idx初始化
- if(l != r)
- 以idx的左孩子为根建树,区间为[l,(l+r)>>1]
- 以idx的右孩子为根建树,区间为[((l+r)>>1)+1,r]
建树的时间复杂度是 O (n),n 为根节点对应的区间长度
线段树的基本用途展开目录
线段树适用于和区间统计有关的问题。比如某些数据可以按区间进行划分,按区间动态进行修改,而且还需要按区间多次查询,那么使用线段树可以达到较快的速度
线段树应用举例展开目录
原题链接:HDU1166
给你一个数列 $A_1,A_2,...,A_n$,并且多次进行下列两个操作:
- 对数列里面的某个数进行加减
- 询问这个序列里面任意一个连续的子序列 $A_i,A_{i+1},...,A_j$ 的和是多少
构建一棵线段树,[1,n] 就是根节点对应的区间,在每个节点记录该节点对应的区间内的和 sum
对于操作 1,因为序列里面 $A_i$ 最多只会被线段树的 logn 个节点覆盖。只要求对线段树覆盖的 $A_i$ 所在节点的区间进行操作,因此时间复杂度是 O (logn)
对于操作 2,同样只需要找到区间覆盖的 “终止” 节点,然后把 “终止” 节点的 sum 累加起来,因为这些节点的数量是 logn 的,所以这一步的复杂度也是 O (logn)
走到节点 [l,r] 时,如果要查询的区间就是 [l,r],那么直接返回该节点的 sum,并累加到总和上;如果不是,则取 mid = (l+r) >> 1,然后看要查询的区间与 [l,mid] 或 [mid+1,r] 哪个有交集,就进入哪个区间进行进一步查询
用线段树解题,关键是要想清楚每个节点要存哪些信息。先建树,然后插入数据,最后更新、查询
每个节点可表示为一个结构体
- class Node {
- int l, r, sum;
- }
线段树一般可以由左右指针或数组存储,根节点下标为 0,假设线段树某节点为 i,则:
- 左子节点下标为 (i << 1) + 1
- 右子节点下表为 (i << 1) + 2
如果根节点区间为 [1,n]
- 使用左右节点指针,则数组需要有 2n-1 个元素
- 不适用左右节点指针,则数组需要有 $2*2^{log_2n}-1$ 个元素。由于该值小于等于 4n-1,因此实际运用时常开 4n 大小的数组即可
构造初始线段树由根节点一次往下递归构造,代码如下
- static void make(int l, int r, int idx) { // l为左端点,r为右端点,idx为数组下标
- n[idx].l = l;
- n[idx].r = r;
- if (l == r) //已经是叶节点了
- n[idx].sum = t[l]; //也可以是t[r]
- else {
- make(l,(l + r) >> 1,(idx << 1) + 1); //递归构造左子树
- make(((l + r) >> 1) + 1, r, (idx << 1) + 2); //递归构造右子树
- n[idx].sum = n[(idx << 1) + 1].sum + n[(idx << 1) + 2].sum;
- //父节点值等于子节点值之和,线段树分成两段
- }
- }
t 数组存放输入的初始值。当总数为 n 时,执行 make (1,n,0),输入样例得到的额线段树如下图所示当第 idx 个营地增加 j 个人时,从根节点 n [0] 开始,不断往下递归更改人数,即只要包含改点 idx 的线段都增加相应的人数 j,代码如下
- static void add(int i, int j, int idx) { // 第i个营地增加j个人
- // 从根节点不断往下更改,只要包含点i的线段都增加数量j
- n[idx].sum += j;
- if (n[idx].l == i && n[idx].r == i) // 如果找到i的叶子节点则停止
- return;
- if (i <= ((n[idx].l + n[idx].r) >> 1)) // 如果i在线段左边
- add(i, j, (idx << 1) + 1); // 递归进入左子节点
- else // 如果i在线段右边
- add(i, j, (idx << 1) + 2); // 递归进入右子节点
- }
同理,当第 i 个营地减少 j 个人时,代码如下
- static void sub(int i, int j, int idx) { // 第i个营地减少j个人
- // 从根节点不断往下更改,只要包含点i的线段都减少数量j
- n[idx].sum -= j;
- if (n[idx].l == i && n[idx].r == i) // 如果找到i的叶子节点则停止
- return;
- if (i <= ((n[idx].l + n[idx].r) >> 1)) //如果i在线段左边
- sub(i, j, (idx << 1) + 1); // 递归进入左子节点
- else
- sub(i, j, (idx << 1) + 2); // 递归进入右子节点
- }
询问从 [l,r] 区间内的营地人数代码如下
- static void query(int l, int r, int idx) { // 初始idx为0,即从根节点开始查找
- if (l <= n[idx].l && r >= n[idx].r)
- SUM += n[idx].sum;
- else {
- int mid = (n[idx].l + n[idx].r) >> 1;
- if (r <= mid) // 要查询的区间在左边
- query(l, r, (idx << 1) + 1);
- else if (l > mid) // 要查询的区间在右边
- query(l, r, (idx << 1) + 2);
- else { // 要查询的区间在中间,分段查询,左右都查
- query(l, r, (idx << 1) + 1);
- query(l, r, (idx << 1) + 2);
- }
- }
- }
这段代码可以这么理解,假设要查询的区间为 [l,r],当前走到的节点对应的区间是 [n [idx].l,n [idx].r],如果 $[n [idx].l,n [idx].r]\in [l,r]$,则将当前区间的信息记录下来,例如求区间和,就将当前区间和的信息累加到 SUM 中;如果要查询区间的右端点 r<= 当前区间的中点,说明需要查询的区间就在左子树里;反之,如果要查询区间的左端点 l > 当前区间的终点,说明要查询的区间就在右子树里;如果上面两种情况都不满足,说明左右子树均有需要的信息,左右子树都要查
完整代码如下
- import java.util.Scanner;
-
- public class Main {
- static Node[] n;
- static int[] t;
- static int SUM;
-
- public static void main(String[] args) {
- Scanner cin = new Scanner(System.in);
- int T = cin.nextInt();
- for (int p = 1; p <= T; p++) {
- int tmp = 0;
- int N = cin.nextInt();
- n = new Node[4 * N];
- t = new int[N + 1];
- for (int i = 1; i <= N; i++)
- t[i] = cin.nextInt();
- make(1, N, 0);
- while (true) {
- String str = cin.next();
- if ("End".equals(str))
- break;
- int i = cin.nextInt();
- int j = cin.nextInt();
- if ("Query".equals(str)) {
- SUM = 0;
- if (tmp == 0) {
- System.out.println("Case " + p + ":");
- tmp++;
- }
- query(i, j, 0);
- System.out.println(SUM);
- } else if ("Add".equals(str))
- add(i, j, 0);
- else // Sub
- sub(i, j, 0);
- }
- }
- }
-
- static void make(int l, int r, int idx) { // l为左端点,r为右端点,idx为数组下标
- n[idx] = new Node();
- n[idx].l = l;
- n[idx].r = r;
- if (l == r) // 已经是叶节点了
- n[idx].sum = t[l]; // 也可以是t[r]
- else {
- make(l, (l + r) >> 1, (idx << 1) + 1); // 递归构造左子树
- make(((l + r) >> 1) + 1, r, (idx << 1) + 2); // 递归构造右子树
- n[idx].sum = n[(idx << 1) + 1].sum + n[(idx << 1) + 2].sum;
- // 父节点值等于子节点值之和,线段树分成两段
- }
- }
-
- static void add(int i, int j, int idx) { // 第i个营地增加j个人
- // 从根节点不断往下更改,只要包含点i的线段都增加数量j
- n[idx].sum += j;
- if (n[idx].l == i && n[idx].r == i) // 如果找到i的叶子节点则停止
- return;
- if (i <= ((n[idx].l + n[idx].r) >> 1)) // 如果i在线段左边
- add(i, j, (idx << 1) + 1); // 递归进入左子节点
- else // 如果i在线段右边
- add(i, j, (idx << 1) + 2); // 递归进入右子节点
- }
-
- static void sub(int i, int j, int idx) { // 第i个营地减少j个人
- // 从根节点不断往下更改,只要包含点i的线段都减少数量j
- n[idx].sum -= j;
- if (n[idx].l == i && n[idx].r == i) // 如果找到i的叶子节点则停止
- return;
- if (i <= ((n[idx].l + n[idx].r) >> 1)) // 如果i在线段左边
- sub(i, j, (idx << 1) + 1); // 递归进入左子节点
- else
- sub(i, j, (idx << 1) + 2); // 递归进入右子节点
- }
-
- static void query(int l, int r, int idx) { // 初始idx为0,即从根节点开始查找
- if (l <= n[idx].l && r >= n[idx].r)
- SUM += n[idx].sum;
- else {
- int mid = (n[idx].l + n[idx].r) >> 1;
- if (r <= mid) // 要查询的区间在左边
- query(l, r, (idx << 1) + 1);
- else if (l > mid) // 要查询的区间在右边
- query(l, r, (idx << 1) + 2);
- else { // 要查询的区间在中间,分段查询,左右都查
- query(l, r, (idx << 1) + 1);
- query(l, r, (idx << 1) + 2);
- }
- }
- }
- }
-
- class Node {
- int l, r, sum;
- }
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