线段树套平衡树
常见用途¶
在算法竞赛中,我们有时需要维护多维度信息。在这种时候,我们经常需要树套树来记录信息。当需要维护前驱,后继,第 k 大,某个数的排名,或者插入删除的时候,我们通常需要使用平衡树来满足我们的需求,即线段树套平衡树。
实现原理¶
我们以 二逼平衡树 为例,来解释实现原理。
关于树套树的构建,我们对于外层线段树正常建树,对于线段树上的某一个节点,建立一棵平衡树,包含该节点所覆盖的序列。具体操作时我们可以将序列元素一个个插入,每经过一个线段树节点,就将该元素加入到该节点的平衡树中。
操作一,求某区间中某值的排名:我们对于外层线段树正常操作,对于在某区间中的节点的平衡树,我们返回平衡树中比该值小的元素个数,合并区间时,我们将小的元素个数求和即可。最后将返回值 +1 ,即为某值在某区间中的排名。
操作二,求某区间中排名为 k 的值:我们可以采用二分策略。因为一个元素可能存在多个,其排名为一区间,且有些元素原序列不存在。所以我们采取和操作一类似的思路,我们用小于该值的元素个数作为参考进行二分,即可得解。
操作三,将某个数替换为另外一个数:我们只要在所有包含某数的平衡树中删除某数,然后再插入另外一个数即可。外层依旧正常线段树操作。
操作四,求某区间中某值的前驱:我们对于外层线段树正常操作,对于在某区间中的节点的平衡树,我们返回某值在该平衡树中的前驱,线段树的区间结果合并时,我们取最大值即可。
空间复杂度¶
我们每个元素加入 \log n 个平衡树,所以空间复杂度为 (n + q)\log{n} 。
时间复杂度¶
对于 1,2,4 操作,我们考虑我们在外层线段树上进行 \log{n} 次操作,每次操作会在一个内层平衡树树上进行 \log{n} 次操作,所以时间复杂度为 \log^2{n} 。 对于 3 操作,多一个二分过程,为 \log^3{n} 。
经典例题¶
二逼平衡树 外层线段树,内层平衡树。
示例代码¶
平衡树部分代码请参考 Splay 等其他条目。 传送至 Splay 条目
操作一
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | int vec_rank(int k, int l, int r, int x, int y, int t) { if (x <= l && r <= y) { return spy[k].chk_rank(t); } int mid = l + r >> 1; int res = 0; if (x <= mid) res += vec_rank(k << 1, l, mid, x, y, t); if (y > mid) res += vec_rank(k << 1 | 1, mid + 1, r, x, y, t); if (x <= mid && y > mid) res--; return res; } |
操作二
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | int el = 0, er = 100000001, emid; while (el != er) { emid = el + er >> 1; if (vec_rank(1, 1, n, tl, tr, emid) - 1 < tk) el = emid + 1; else er = emid; } printf("%d\n", el - 1); |
操作三
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | void vec_chg(int k, int l, int r, int loc, int x) { int t = spy[k].find(dat[loc]); spy[k].dele(t); spy[k].insert(x); if (l == r) return; int mid = l + r >> 1; if (loc <= mid) vec_chg(k << 1, l, mid, loc, x); if (loc > mid) vec_chg(k << 1 | 1, mid + 1, r, loc, x); } |
操作四
1 2 3 4 5 6 7 8 | int vec_front(int k, int l, int r, int x, int y, int t) { if (x <= l && r <= y) return spy[k].chk_front(t); int mid = l + r >> 1; int res = 0; if (x <= mid) res = max(res, vec_front(k << 1, l, mid, x, y, t)); if (y > mid) res = max(res, vec_front(k << 1 | 1, mid + 1, r, x, y, t)); return res; } |
相关算法¶
面对多维度信息的题目时,如果题目没有要求强制在线,我们还可以考虑 CDQ 分治 ,或者 整体二分 等分治算法,来避免使用高级数据结构,减少代码实现难度。
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