博客
关于我
线段树
阅读量:649 次
发布时间:2019-03-15

本文共 896 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

线段树原理

将[1, n]分解成若干特定的自取件(数量不超过4*n),然后将每个区间[L, R]都分解为少量特定的子区间,通过对这些少量子区间的修改或者统计,来实现快速对[L, R]的修改或者统计。

线段树属性

  • 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;
  • 若一个结点对应的区间是[a, b],则其子区间对应的节点分别是[a, (a+b)/2]和[(a+b)/2+1, b];
  • 区间上的任意一条线段都分成不超过 2 log₂N 条线段。

线段树的定义

定义线段树的构造及操作方式,确保每一步操作的正确性和高效性。

线段树的构造

  • 初始化延迟标记为0;
  • 递归构造左、右子树;
  • 回溯更新当前节点的值。

单点更新

插入一个点值,更新对应节点,并触发懒标记处理。

区间查询

从根节点开始,递归查询对应区域,确保结果的准确性。

区间更新

利用延迟标记优化多个点更新,避免重复操作,提高效率。

懒标记

每个节点新增标记,记录节点是否进行了某种修改操作。标记操作会影响子节点,需要在查询时触发。

通过延迟标记优化区间操作,减少重复触发节点计算,提升整体效率。

区间更新的正确处理

  • 检查节点是否需要传递标记;
  • 在传递标记时,更新子节点的值和标记;
  • 清除本节点的标记。

区间查询的正确触发

  • 检查本节点是否需要触发懒标记处理;
  • 在触发时,更新子节点的值和标记。

通过精准处理懒标记和节点传递,以下从头到尾。这是权限概念的关键纯属性。以下是内层设计:

\boxed{

}

通过精准的懒标记处理和递归传递,线段树能够有效地执行区间更新、查询操作。懒标记的设计虽然绕过了立即更新所有相关节点的必要,但必须严格按照规则进行,否则会导致数据错误。确认传递方向,并在必要时触发节点更新,是线段树高效运转的关键。

关键步骤

  • 节点传递规则: 在传递标记时,明确左、右子树的区间范围。
  • 数据更新: 执行子节点的数据更新,并添加标记,确保父节点的信息准确。
  • 标记清理: 在完成子节点的操作后,及时清理父节点的标记,避免重复处理。
  • 这样的严格流程确保了线段树在复杂操作中能够高效且准确地执行任务。

    \boxed{

    }

    转载地址:http://oybmz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 通过微调SegFormer改进车道检测效果(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实用技巧 | 使用OpenCV进行模糊检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 水下检测+扩散模型:或成明年CVPR最大惊喜!
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 深入浅出了解OCR识别票据原理
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定义边界框回归任务
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 高效开源的OCR工具:Surya-OCR介绍与使用
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习|16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目(建议收藏!)
    查看>>
    Opencv中KNN背景分割器
    查看>>
    OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
    查看>>