• 数据结构之线段树


    1、概述

    线段树,也叫区间树,是一个完全二叉树,它在各个节点保存一条线段(即“子数组”),因而常用于解决数列维护问题,它基本能保证每个操作的复杂度为O(lgN)。

    2、线段树基本操作

    线段树的基本操作主要包括构造线段树,区间查询和区间修改。

    (1)    线段树构造

    首先介绍构造线段树的方法:让根节点表示区间[0,N-1],即所有N个数所组成的一个区间,然后,把区间分成两半,分别由左右子树表示。不难证明,这样的线段树的节点数只有2N-1个,是O(N)级别的,如图:

    显然,构造线段树是一个递归的过程,伪代码如下:

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    //构造求解区间最小值的线段树
     
    function 构造以v为根的子树
     
      if v所表示的区间内只有一个元素
     
         v区间的最小值就是这个元素, 构造过程结束
     
      end if
     
      把v所属的区间一分为二,用w和x两个节点表示。
     
      标记v的左儿子是w,右儿子是x
     
      分别构造以w和以x为根的子树(递归)
     
      v区间的最小值 <- min(w区间的最小值,x区间的最小值)
     
    end function

    线段树除了最后一层外,前面每一层的结点都是满的,因此线段树的深度

    h =ceil(log(2n -1))=O(log n)。

    (2)    区间查询

    区间查询指用户输入一个区间,获取该区间的有关信息,如区间中最大值,最小值,第N大的值等。

    比如前面一个图中所示的树,如果询问区间是[0,2],或者询问的区间是[3,3],不难直接找到对应的节点回答这一问题。但并不是所有的提问都这么容易回答,比如[0,3],就没有哪一个节点记录了这个区间的最小值。当然,解决方法也不难找到:把[0,2]和[3,3]两个区间(它们在整数意义上是相连的两个区间)的最小值“合并”起来,也就是求这两个最小值的最小值,就能求出[0,3]范围的最小值。同理,对于其他询问的区间,也都可以找到若干个相连的区间,合并后可以得到询问的区间。

    区间查询的伪代码如下:

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    // node 为线段树的结点类型,其中Left 和Right 分别表示区间左右端点
     
    // Lch 和Rch 分别表示指向左右孩子的指针
     
    void Query(node *p, int a, int b) // 当前考察结点为p,查询区间为(a,b]
     
    {
     
      if (a <= p->Left && p->Right <= b)
     
      // 如果当前结点的区间包含在查询区间内
     
      {
     
         ...... // 更新结果
     
         return;
     
      }
     
      Push_Down(p); // 等到下面的修改操作再解释这句
     
      int mid = (p->Left + p->Right) / 2; // 计算左右子结点的分隔点
     
      if (a < mid) Query(p->Lch, a, b); // 和左孩子有交集,考察左子结点
     
      if (b > mid) Query(p->Rch, a, b); // 和右孩子有交集,考察右子结点
     
    }

    可见,这样的过程一定选出了尽量少的区间,它们相连后正好涵盖了整个[l,r],没有重复也没有遗漏。同时,考虑到线段树上每层的节点最多会被选取2个,一共选取的节点数也是O(log n)的,因此查询的时间复杂度也是O(log n)。

    线段树并不适合所有区间查询情况,它的使用条件是“相邻的区间的信息可以被合并成两个区间的并区间的信息”。即问题是可以被分解解决的。

    (3)    区间修改

    当用户修改一个区间的值时,如果连同其子孙全部修改,则改动的节点数必定会远远超过O(log n)个。因而,如果要想把区间修改操作也控制在O(log n)的时间内,只修改O(log n)个节点的信息就成为必要。

    借鉴前一节区间查询用到的思路:区间修改时如果修改了一个节点所表示的区间,也不用去修改它的儿子节点。然而,对于被修改节点的祖先节点,也必须更新它所记录的值,否则查询操作就肯定会出问题(正如修改单个节点的情况一样)。

    这些选出的节点的祖先节点直接更新值即可,而选出的节点的子孙却显然不能这么简单地处理:每个节点的值必须能由两个儿子节点的值得到,如这幅图中的例子:

    这里,节点[0,1]的值应该是4,但是两个儿子的值又分别是3和5。如果查询[0,0]区间的RMQ,算出来的结果会是3,而正确答案显然是4。

    问题显然在于,尽管修改了一个节点以后,不用修改它的儿子节点,但是它的儿子节点的信息事实上已经被改变了。这就需要我们在节点里增设一个域:标记。把对节点的修改情况储存在标记里面,这样,当我们自上而下地访问某节点时,就能把一路上所遇到的所有标记都考虑进去。

    但是,在一个节点带上标记时,会给更新这个节点的值带来一些麻烦。继续上面的例子,如果我把位置0的数字从4改成了3,区间[0,0]的值应该变回3,但实际上,由于区间[0,1]有一个“添加了1”的标记,如果直接把值修改为3,则查询区间[0,0]的时候我们会得到3+1=4这个错误结果。但是,把这个3改成2,虽然正确,却并不直观,更不利于推广(参见下面的一个例子)。

    为此我们引入延迟标记的一些概念。每个结点新增加一个标记,记录这个结点是否被进行了某种修改操作(这种修改操作会影响其子结点)。还是像上面的一样,对于任意区间的修改,我们先按照查询的方式将其划分成线段树中的结点,然后修改这些结点的信息,并给这些结点标上代表这种修改操作的标记。在修改和查询的时候,如果我们到了一个结点p ,并且决定考虑其子结点,那么我们就要看看结点p 有没有标记,如果有,就要按照标记修改其子结点的信息,并且给子结点都标上相同的标记,同时消掉p 的标记。代码框架为:

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    // node 为线段树的结点类型,其中Left 和Right 分别表示区间左右端点
     
    // Lch 和Rch 分别表示指向左右孩子的指针
     
    void Change(node *p, int a, int b) // 当前考察结点为p,修改区间为(a,b]
     
    {
     
      if (a <= p->Left && p->Right <= b)
     
      // 如果当前结点的区间包含在修改区间内
     
      {
     
         ...... // 修改当前结点的信息,并标上标记
     
         return;
     
      }
     
      Push_Down(p); // 把当前结点的标记向下传递
     
      int mid = (p->Left + p->Right) / 2; // 计算左右子结点的分隔点
     
      if (a < mid) Change(p->Lch, a, b); // 和左孩子有交集,考察左子结点
     
      if (b > mid) Change(p->Rch, a, b); // 和右孩子有交集,考察右子结点
     
      Update(p); // 维护当前结点的信息(因为其子结点的信息可能有更改)
     
    }

    3、应用

    下面给出线段树的几个应用:

    (1)有一列数,初始值全部为0。每次可以进行以下三种操作中的一种:

    a. 给指定区间的每个数加上一个特定值;

    b.将指定区间的所有数置成一个统一的值;

    c.询问一个区间上的最小值、最大值、所有数的和。

    给出一系列a.b.操作后,输出c的结果。

    [问题分析]

    这个是典型的线段树的应用。在每个节点上维护一下几个变量:delta(区间增加值),same(区间被置为某个值),min(区间最小值),max(区间最大值),sum(区间和),其中delta和same属于“延迟标记”。

    (2)在所有不大于30000的自然数范围内讨论一个问题:已知n条线段,把端点依次输入给你,然后有m(≤30000)个询问,每个询问输入一个点,要求这个点在多少条线段上出现过。

    [问题分析]

    在这个问题中,我们可以直接对问题处理的区间建立线段树,在线段树上维护区间被覆盖的次数。将n条线段插入线段树,然后对于询问的每个点,直接查询被覆盖的次数即可。

    但是我们在这里用这道题目,更希望能够说明一个问题,那就是这道题目完全可以不用线段树。我们将每个线段拆成(L,+1),(R+1,-1)的两个事件点,每个询问点也在对应坐标处加上一个询问的事件点,排序之后扫描就可以完成题目的询问。我们这里讨论的问题是一个离线的问题,因此我们也设计出了一个很简单的离线算法。线段树在处理在线问题的时候会更加有效,因为它维护了一个实时的信息。

    这个题目也告诉我们,有的题目尽管可以使用线段树处理,但是如果我们能够抓住题目的特点,就可能获得更加优秀的算法。

    (3)某次列车途经C个城市,城市编号依次为1到C,列车上共有S个座位,铁路局规定售出的车票只能是坐票,即车上所有的旅客都有座,售票系统是由计算机执行的,每一个售票申请包含三个参数,分别用O、D、N表示,O为起始站,D为目的地站,N为车票张数,售票系统对该售票申请作出受理或不受理的决定,只有在从O到D的区段内列车上都有N个或N个以上的空座位时该售票申请才被受理,请你写一个程序,实现这个自动售票系统。

    [问题分析]

    这里我们可以把所有的车站顺次放在一个数轴上,在数轴上建立线段树,在线段树上维护区间的delta与max。每次判断一个售票申请是否可行就是查询区间上的最大值;每个插入一个售票请求,就是给一个区间上所有的元素加上购票数。

    这道题目在线段树上维护的信息既包括自下至上的递推,也包括了自上至下的传递,能够比较全面地对线段树的基本操作进行训练。

    (4)给一个n*n的方格棋盘,初始时每个格子都是白色。现在要刷M次黑色或白色的油漆。每次刷漆的区域都是一个平行棋盘边缘的矩形区域。

    输入n,M,以及每次刷漆的区域和颜色,输出刷了M次之后棋盘上还有多少个棋格是白色。

    [问题分析]

    首先我们从简单入手,考虑一维的问题。即对于一个长度为n的白色线段,对它进行M次修改(每次更新某一子区域的颜色)。问最后还剩下的白色区域有多长。

    对于这个问题,很容易想到建立一棵线段树的模型。复杂度为O(Mlgn)。

    扩展到二维,需要把线段树进行调整,即首先在横坐标上建立线段树,它的每个节点是一棵建立在纵坐标上的线段树(即树中有树。称为二维线段树)。复杂度为O(M(logn)^2)。

    4、总结

    利用线段树,我们可以高效地询问和修改一个数列中某个区间的信息,并且代码也不算特别复杂。

    但是线段树也是有一定的局限性的,其中最明显的就是数列中数的个数必须固定,即不能添加或删除数列中的数。

    5、参考资料

    (1)    杨弋文章:《线段树》:

    http://download.csdn.net/source/2255479

    (2)    林涛文章《线段树的应用》:

    http://wenku.baidu.com/view/d65cf31fb7360b4c2e3f64ac.html

    (3)    朱全民文章《线段树及其应用》:

    http://wenku.baidu.com/view/437ad3bec77da26925c5b0ba.html

    (4)    线段树:

    http://wenku.baidu.com/view/32652a2d7375a417866f8f51.html

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