KD树小结

很久之前我就想过怎么快速在二维平面上查找一个区域的信息，思考许久无果，只能想到几种优秀一点的暴力。

KD树就是干上面那件事的。

别的不多说，赶紧把自己的理解写下来，免得凉了。

 

KD树的组成

以维护k维空间(x,y,……)内的KD树为例，主要由一下三部分组成：

1. p[k]，代表树上这个结点所储存的点(在题目中给出的/你自己加上的点集中的一个点)。
2. ch[2]，表示它的子结点(没错，KD树是一棵二叉树)
3. mi[k]与mx[k]，mi/mx[i]代表KD树这个结点统辖的所有点的第i-1范围。比如说mi[1]=2,mx[1]=4，就代表这棵树统辖的点的y坐标都在[2,4]内。

 

不看mi和mx，长得就和splay/trie树一样，一个p维护当前节点，一个ch[2]记录左右儿子。

不看p[k]，长得就和线段树一样，有左右儿子和区间信息。

没错，KD树功能如线段树，结点维护区域信息；形态如splay/trie树，每个结点有实际的值和意义。

KD树的构建

一般题目都是二维平面。下面就以二维平面KD树的构建为例。

读入把点存进结构体数组a中，坐标分别为a[x].p[i]。

inline void build(int &x,int l,int r,int type){
  x=(l+r)>>1;now=type;
  nth_element(a+l,a+x,a+r+1,cmp);
  nd=a[x];newnode(x);
  if(l<x)build(ch[x][0],l,x-1,type^1);else ch[x][0]=0;
  if(x<r)build(ch[x][1],x+1,r,type^1);else ch[x][1]=0;
  pushup(x);
}

build(kd.root,1,n,0);

非常优美……对type、now作用不明的同学请继续阅读……你要现在就明白就奇怪了

系统函数nth_element(a+l,a+x,a+r+1)，头文件algorithm，需定义＜或cmp函数。

作用：把排序后第x大的放到第x位，比它小的放进左边，比它大的放进右边(两边无序)。

注意区间开闭：左闭右开，中间也是闭合的。

复杂度：平均，期望是O(n)？可以接受。

下面给出cmp、newnode、pushup代码。

struct Node{int p[2],mi[2],mx[2];}a[N];
inline bool cmp(const Node &a,const Node &b){return a.p[now]<b.p[now];}
inline void Min(int &x,int y){x=x<y?x:y;}
inline void Max(int &x,int y){x=x>y?x:y;}
inline void pushup(int x){
  int ls=ch[x][0],rs=ch[x][1];
  if(ls){
    Min(T[x].mi[0],T[ls].mi[0]);Max(T[x].mx[0],T[ls].mx[0]);
    Min(T[x].mi[1],T[ls].mi[1]);Max(T[x].mx[1],T[ls].mx[1]);
  }
  if(rs){
    Min(T[x].mi[0],T[rs].mi[0]);Max(T[x].mx[0],T[rs].mx[0]);
    Min(T[x].mi[1],T[rs].mi[1]);Max(T[x].mx[1],T[rs].mx[1]);
  }
}

inline void newnode(int x){
  T[x].p[0]=T[x].mi[0]=T[x].mx[0]=nd.p[0];
  T[x].p[1]=T[x].mi[1]=T[x].mx[1]=nd.p[1];
}

不要问我为什么辣么长，为了减常冲榜，把循环展开了……

聪明的读者已经发现KD树的构建巧妙之处。它不是纯粹按照x维，或者某一维排序，而是先按x维，再按y维，再按z维，再……最后又回到x维……

这样分割的区域更加整齐划一更加均匀紧缩，不像上面的按照某一维划分，到最后变成一条条长条，KD树划分到底的图案还是很好看的。

这样分割有什么好处呢？等你真正领悟了KD树的精髓之后你就会发现……嘿嘿嘿……

(就是为了把这个暴力数据结构剪枝剪更多跑更快)

 

KD树的操作

1.往KD树上插点

插点可以分为插新点和插老点。如果有老点，特判一句，把信息覆盖即可。

inline void insert(int &x,int type){
  if(!x){x=++cnt,newnode(cnt);return;}
  if(nd.p[0]==T[x].p[0] && nd.p[1]==T[x].p[1]){
    ……(自行维护);return;
  }
  if(nd.p[type]<T[x].p[type])insert(ch[x][0],type^1);
  else insert(ch[x][1],type^1);
  pushup(x);
}

依然非常的美妙……等等有什么不对？

我们能估计出一棵刚建好的KD树深度是O(log)的。

但你这么随便乱插……有道题叫HNOI2017 spaly 插入不旋转的单旋spaly见过？T成苟。

这都不是问题！知不知道有一种数据结构叫做替罪羊树哇？

知道替罪羊树怎么保证复杂度的吗？

重构！大力重构！自信重构！不爽就重构！

为了省事大概每插入10000次就重构一次好了……

if(kd.cnt==sz){
  for(int i=1;i<=sz;++i)a[i]=kd.T[i];
  kd.rebuild(kd.root,1,sz,0);sz+=10000;
}

 

2.在KD树上查询

• 如果是单点(给定点)查询：
  • 太简单啦！把插入改改就阔以辣！
• 如果是查询距离一个点(x',y')最近的点(曼哈顿距离，|x-x'|+|y-y'|)：
  • 首先我们看暴力的剪枝：按某一维排序，如果该维的差过大就不管了。
  • 而令我们期待的KD树呢？呃不好意思，它也是这么做的……
  • 我们维护过两个叫做mi[]和mx[]的东西吧……这个时候就是它派上用场了。
  • 具体还请看代码吧：

    //查询的点(x',y')储存在nd中。
    //这里的l,r就是mi,mx的意思。
    inline int dis(Node p,int x,int ans=0){
      for(int i=0;i<2;++i)
        ans+=max(0,t[x].l[i]-p.p[i])+max(0,p.p[i]-t[x].r[i]);
      return ans;
    }
    
    inline void query(int x){
      Ans=min(Ans,abs(t[x].p[0]-nd.p[0])+abs(t[x].p[1]-nd.p[1]));
      int dl=ch[x][0]?dis(nd,ch[x][0]):Inf;
      int dr=ch[x][1]?dis(nd,ch[x][1]):Inf;
      if(dl<dr){
        if(dl<Ans)query(ch[x][0]);
        if(dr<Ans)query(ch[x][1]);
      }
      else{
        if(dr<Ans)query(ch[x][1]);
        if(dl<Ans)query(ch[x][0]);
      }
    }

  • dis():如果当前点在这个区间内就是0，否则就是最极的点到它的距离。
  • 聪明绝顶的你已经发现了……这TM就是个暴力。
  • 其实这个数据结构就是一个暴力……
  • 当暴力有了时间复杂度证明……还叫暴力么？读书人的事，能叫偷么？
  • 这么暴力有几个好处：不用枚举所有点；剪枝有效及时。
  • 复杂度有保障，大概在O(√n)级别下，主要看数据。
• 如果是区间查询，以区间查询点权和为例(之前就有维护好)：

  • inline bool in(int l,int r,int xl,int xr){return l<=xl && xr<=r;}
    inline bool out(int l,int r,int xl,int xr){return xr<l || r<xl;}
    
    inline int query(int x,int x1,int y1,int x2,int y2){
      int ans=0;if(!x)return ans;
      if(in(x1,x2,T[x].mi[0],T[x].mx[0]))
        if(in(y1,y2,T[x].mi[1],T[x].mx[1]))
          return T[x].sum;
      if(out(x1,x2,T[x].mi[0],T[x].mx[0]))return 0;
      if(out(y1,y2,T[x].mi[1],T[x].mx[1]))return 0;
      if(in(x1,x2,T[x].p[0],T[x].p[0]))
        if(in(y1,y2,T[x].p[1],T[x].p[1]))
          ans+=T[x].val;
      return ans+query(ch[x][0],x1,y1,x2,y2)+query(ch[x][1],x1,y1,x2,y2);
    }

  • 别看代码长又看起来复杂，写起来跟线段树似的，还是一样的暴力搞。

KD树的基本姿势大概就是这个样子……好写不好写错，基本上都是个板子。

附上学长的一(三)句话，从各方面进行了深度总结：

“能不写最好还是不要写吧，轻松被卡→_→，也许可以出奇制胜？如果要写，重新构树是个不错的选择。发现大数据跑不过，多半是剪枝挂了。”

还是给个链接……MashiroSky大爷。

upd:以当前坐标差最大的来做type应该比轮换type更优秀……

例题有"SJY摆棋子"、"简单题"等，在此就不做赘述了。

比较有意思的应用就是【bzoj3489】 A simple rmq problem，正如上面所言，KD树解决传统数据结构题出奇制胜。

附上"BZOJ4066简单题"代码一份，操作是单点修改+矩形求和在线。

 

#include    <iostream>
#include    <cstdio>
#include    <cstdlib>
#include    <algorithm>
#include    <vector>
#include    <cstring>
#include    <queue>
#include    <complex>
#include    <stack>
#define LL long long int
#define dob double
#define FILE "bzoj_4066"
//#define FILE "简单题"
using namespace std;

const int N = 200010;
int n,lst,now,sz=10000;

inline int gi(){
  int x=0,res=1;char ch=getchar();
  while(ch>'9'||ch<'0'){if(ch=='-')res*=-1;ch=getchar();}
  while(ch<='9'&&ch>='0')x=x*10+ch-48,ch=getchar();
  return x*res;
}

inline void Min(int &x,int y){x=x<y?x:y;}
inline void Max(int &x,int y){x=x>y?x:y;}
struct Node{int p[2],mi[2],mx[2],val,sum;}a[N];
inline bool cmp(const Node &a,const Node &b){return a.p[now]<b.p[now];}
struct KD_Tree{
  int ch[N][2],root,cnt;
  Node T[N],nd;

  inline void pushup(int x){
    int ls=ch[x][0],rs=ch[x][1];
    if(ls){
      Min(T[x].mi[0],T[ls].mi[0]);Max(T[x].mx[0],T[ls].mx[0]);
      Min(T[x].mi[1],T[ls].mi[1]);Max(T[x].mx[1],T[ls].mx[1]);
    }
    if(rs){
      Min(T[x].mi[0],T[rs].mi[0]);Max(T[x].mx[0],T[rs].mx[0]);
      Min(T[x].mi[1],T[rs].mi[1]);Max(T[x].mx[1],T[rs].mx[1]);
    }
    T[x].sum=T[x].val;
    if(ls)T[x].sum+=T[ls].sum;
    if(rs)T[x].sum+=T[rs].sum;
  }

  inline void newnode(int x){
    T[x].p[0]=T[x].mi[0]=T[x].mx[0]=nd.p[0];
    T[x].p[1]=T[x].mi[1]=T[x].mx[1]=nd.p[1];
    T[x].sum=T[x].val=nd.val;
  }
  
  inline void insert(int &x,int type){
    if(!x){x=++cnt,newnode(cnt);return;}
    if(nd.p[0]==T[x].p[0] && nd.p[1]==T[x].p[1]){
      T[x].val+=nd.val;T[x].sum+=nd.val;
      return;
    }
    if(nd.p[type]<T[x].p[type])insert(ch[x][0],type^1);
    else insert(ch[x][1],type^1);
    pushup(x);
  }
  
  inline void rebuild(int &x,int l,int r,int type){
    x=(l+r)>>1;now=type;
    nth_element(a+l,a+x,a+r+1,cmp);
    nd=a[x];newnode(x);
    if(l<x)rebuild(ch[x][0],l,x-1,type^1);else ch[x][0]=0;
    if(x<r)rebuild(ch[x][1],x+1,r,type^1);else ch[x][1]=0;
    pushup(x);
  }
  
  inline bool in(int l,int r,int xl,int xr){return l<=xl && xr<=r;}
  inline bool out(int l,int r,int xl,int xr){return xr<l || r<xl;}

  inline int query(int x,int x1,int y1,int x2,int y2){
    int ans=0;if(!x)return ans;
    if(in(x1,x2,T[x].mi[0],T[x].mx[0]))
      if(in(y1,y2,T[x].mi[1],T[x].mx[1]))
        return T[x].sum;
    if(out(x1,x2,T[x].mi[0],T[x].mx[0]))return 0;
    if(out(y1,y2,T[x].mi[1],T[x].mx[1]))return 0;
    if(in(x1,x2,T[x].p[0],T[x].p[0]))
      if(in(y1,y2,T[x].p[1],T[x].p[1]))
        ans+=T[x].val;
    return ans+query(ch[x][0],x1,y1,x2,y2)+query(ch[x][1],x1,y1,x2,y2);
  }
  
}kd;

int main()
{
  freopen(FILE".in","r",stdin);
  freopen(FILE".out","w",stdout);
  n=gi();
  while(1){
    int type=gi();if(type==3)break;
    int x1=gi()^lst,y1=gi()^lst;
    if(type==1){
      int A=gi()^lst;
      kd.nd.p[0]=x1;kd.nd.p[1]=y1;
      kd.nd.sum=kd.nd.val=A;
      kd.insert(kd.root,0);
      if(kd.cnt==sz){
        for(int i=1;i<=sz;++i)a[i]=kd.T[i];
        kd.rebuild(kd.root,1,sz,0);sz+=10000;
      }
    }
    if(type==2){
      int x2=gi()^lst,y2=gi()^lst;
      lst=kd.query(kd.root,x1,y1,x2,y2);
      printf("%d
",lst);
    }
  }
  fclose(stdin);fclose(stdout);
  return 0;
}