线段树 树状数组 数据结构 线段树 树状数组 数据结构 acm
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### 线段树与树状数组:高级数据结构在算法竞赛中的应用
#### 一、线段树
**线段树**是一种用于处理区间问题的高效数据结构,尤其适用于区间查询和区间更新等问题。线段树的核心在于利用二叉树的方式对区间进行分割,并在每个节点存储该区间的特定信息。
##### 1.1 定义与结构
- **定义**:线段树是一种二叉树结构,其中每个内部节点表示一个区间,而叶子节点则表示单个元素。
- **结构**:线段树通常用于存储一维数组的信息,每个非叶子节点的区间为其两个子节点区间的并集。
##### 1.2 特征
- **平衡性**:由于采用二分法构建,线段树具有很好的平衡性,深度为\[ \log_2 (b - a + 1) \],其中\(a\)和\(b\)分别为区间的起始和结束位置。
- **区间划分**:对于每个节点\[ [a, b] \],其子节点区间分别为\[ [a, (a + b) / 2] \]和\[\left[\left(\frac{a + b}{2}\right) + 1, b\right]\]。
##### 1.3 构建过程
构建线段树的过程通常包括以下步骤:
1. **初始化**:创建一个空的线段树,设置根节点对应的区间为整个数据范围。
2. **递归构造**:对于每个节点,根据区间范围递归地构造其左右子节点。
```plaintext
function 构造线段树(节点v, 区间[l, r])
{
对节点v初始化
if(l != r)
{
构造线段树(v的左孩子, [l, (l + r) / 2])
构造线段树(v的右孩子, [(l + r) / 2 + 1, r])
}
}
```
##### 1.4 基本用途
线段树主要用于处理区间查询和区间更新问题,例如:
- **区间求和**:快速计算某一区间内元素的总和。
- **区间最大/最小值**:查询某区间内的最大值或最小值。
- **区间更新**:批量更新区间内的元素值。
#### 二、树状数组
**树状数组**(Binary Indexed Tree,BIT),也被称为Fenwick树,是一种支持高效区间更新和区间查询的数据结构。相比于线段树,树状数组的空间复杂度更低,实现更为简单。
##### 2.1 定义与结构
- **定义**:树状数组是一种用于快速查询和更新一维数组中前缀和的数据结构。
- **结构**:树状数组本质上是一个数组,每个元素负责维护一个特定区间内元素的前缀和。
##### 2.2 关键特性
- **低空间复杂度**:仅需要额外的\(n\)个存储空间。
- **高效查询与更新**:支持\(O(\log n)\)时间复杂度的查询与更新操作。
##### 2.3 应用示例
假设有一个数组`A[1...n]`,我们需要频繁执行以下两种操作:
1. 更新数组中某个位置的值。
2. 查询某个前缀的和。
树状数组可以通过以下方式来实现这些功能:
- **更新操作**:对于数组中的每个元素\(i\),其负责维护的区间为\([i - (i & (-i)), i]\)。
- **查询操作**:对于查询区间\([1, i]\)的前缀和,可以通过不断跳过区间末端元素来实现。
#### 三、实际应用案例
##### 案例1:区间求和
考虑一个序列`A[1...n]`,需要支持两种操作:修改某个元素的值;查询区间\([i, j]\)内所有元素的和。
**解决方法**:
1. **构建线段树**:每个节点存储区间和。
2. **区间更新**:只更新覆盖目标元素的那些节点。
3. **区间查询**:自顶向下查询,累加路径上节点的和。
##### 案例2:最大最小值差
**题目描述**:给定一系列数,需要支持查询区间内最大值与最小值的差。
**解决方法**:
- **构建线段树**:每个节点存储区间最大值与最小值。
- **区间查询**:自顶向下查询,更新最大最小值。
```c++
struct CNode {
int L, R; // 区间起点和终点
int nMin, nMax; // 本区间里的最大最小值
CNode* pLeft, *pRight;
};
```
**样例输入**:
```
6 3
1
7
3
4
2
5
15
4 6
2 2
```
**样例输出**:
```
4
0
```
以上内容概述了线段树和树状数组这两种数据结构的基础知识及其在算法竞赛中的应用。这些高级数据结构为解决复杂的区间问题提供了强大的工具。