当前位置: 首页 > news >正文

算法总结10 线段树

算法总结10 线段树

  • 线段树
  • 2569. 更新数组后处理求和查询

线段树

有一个数组,我们要:

  1. 更新数组的值(例如:都加上一个数,把子数组内的元素取反)
  2. 查询一个子数组的值(例如:求和,求最大值,求最小值)

更新于查询,如果暴力去做,每个操作都是O(n)的。所以我们需要提升效率。

两大思想:

  1. 挑选O(n)个特殊区间,使得任意一个区间,可以拆分为O(logn)个特殊区间(用最近公共祖先来思考)
    O(n)<=4n

挑选O(n)个特殊区间:build

在这里插入图片描述

  1. lazy 更新 / 延迟更新
    lazy tag:用一个数组维护每个区间需要更新的值
    如果说这个值 = 0,表示不需要更新
    如果这个值 != 0,表示更新操作在这个区间停住了,不继续地柜更新子区间了

如果后面又来了一个更新,破坏了于lazy tag的区间,那么这个区间就得继续递归更新了

模板:

class Solution:def handleQuery(self, nums1: List[int], nums2: List[int], queries: List[List[int]]) -> List[int]:n = len(nums1)todo = [0] * (4 * n)def build(o: int, l: int, r: int) -> None:if l == r:# ...returnm = (l + r) // 2build(o * 2, l, m)build(o * 2 + 1, m + 1, r)# 维护...# 更新 [L,R]def update(o: int, l: int, r: int, L: int, R: int, add: int) -> None:if L <= l and r <= R:# 更新 ...todo[o] += add # 不再继续递归更新了return m = (l + r)//2# 需要继续递归,就把 todo[o] 的内容传下去(给左右儿子)if todo[o] != 0:todo[o*2] += todo[o]todo[o*2+1] += todo[o]todo[o] = 0if m >= L:update(o*2, l, m, L, R, add)if m < R:update(o*2+1, m+1, r, L, R, add)# 维护 ...


2569. 更新数组后处理求和查询

2569. 更新数组后处理求和查询

class Solution:def handleQuery(self, nums1: List[int], nums2: List[int], queries: List[List[int]]) -> List[int]:n = len(nums1)cnt = [0]*(4*n)todo = [False]*(4*n)# 求非叶子节点def maintain(o):cnt[o] = cnt[o*2] + cnt[o*2+1]# 进行01翻转def do(o, l, r):# 翻转cnt[o] = r-l+1-cnt[o]# 翻一次为反,翻两次为正todo[o] = not todo[o]# 初始化线段树def build(o, l, r):# 叶子结点if l == r:cnt[o] = nums1[l-1]return# 非叶子结点 mid = (l+r)//2build(o*2, l, mid)build(o*2+1, mid+1, r)maintain(o)def update(o, l, r, L, R):if L<=l and r<=R:do(o, l, r)returnmid = (l+r)//2# 先将当前节点的值传给子节点if todo[o]:do(o*2, l, mid)do(o*2+1, mid+1, r)todo[o]=False# 待翻转的区间有分歧,二分处理if mid>=L:update(o*2, l, mid, L, R)if mid<R:update(o*2+1,mid+1, r, L, R)# 反转后更新节点的值maintain(o)# 初始化build(1, 1, n)# 记录答案,求和(每次都是在sum(nums2)的基础上增加值l*cnt[1])ans, s = [], sum(nums2)for op, l, r in queries:if op == 1:# 每次都从整个范围,将l+1和r+1的范围进行翻转(索引从1开始)update(1, 1, n, l+1, r+1)elif op == 2:# cnt从1开始s += l*cnt[1]else:ans.append(s)return ans

参考

http://www.lryc.cn/news/166753.html

相关文章:

  • 518抽奖软件,支持按人像照片抽奖
  • 数字IC笔试面试题之--时钟偏斜(skew)与抖动(jitter)
  • 免费api接口:物流api,企业工商查询api,游戏api。。。
  • 第二十八章 Classes - 引用其他类的方法
  • Android 中集成 TensorFlow Lite图片识别
  • NSSCTF之Misc篇刷题记录(16)
  • 域名解析--nslookup和dig
  • EXCEL如何把一个单元格内的文本和数字分开?例如:龚龚15565 = 龚龚 15565
  • uniapp抽取组件绑定事件中箭头函数含花括号无法解析
  • 猫头虎博主第四期赠书活动:《精通Go语言:(第2版) 》
  • 【学习总结】EasyExcel合并同列不同行,表格数据相同的行
  • Tokenview X-ray功能:深入探索EVM系列浏览器的全新视角
  • 【洛谷 P1364】医院设置 题解(图论+深度优先搜索)
  • 【Java基础】- RMI原理和使用详解
  • 无水印免费4K视频素材网站 可商用-Free Stock Video
  • kubesphere中间件部署
  • 使用 AWS S3 SDK 访问 COS-腾讯云国际站代充
  • c语言每日一练(15)
  • 如何利用软文推广进行SEO优化(打造优质软文,提升网站排名)
  • Java线程池ExecutorService和Executors应用(Spring Boot微服务)
  • 机器学习笔记之最优化理论与方法(八)无约束优化问题——常用求解方法(中)
  • Django系列:Django简介与MTV架构体系概述
  • 锐捷交换机WEB管理系统EXCU_SHELL密码信息泄漏漏洞
  • 线性代数(六) 线性变换
  • Python基础运算分享
  • 【MySQL】mysql中有哪几种类型的备份技术?它们各自有什么优缺点?
  • 5基于pytorch的多目标粒子群算法,MOPSO,引导种群逼近真实Pareto前沿,算法运行结束后将外部存档中粒子作为获得的Pareto最优解近似。
  • 002 Linux 权限
  • 【Java 基础篇】Java可变参数:灵活处理不定数量的方法参数
  • “网站建设流程详解:从概念到上线的每个细节“