线段树

作者: 小五_555 | 来源:发表于2016-07-14 21:28 被阅读0次

    昨天画了个把小时把lintcode上跟线段树的几道题用java做了一下。把线段树相关的几题都Accepted了。。。这里记录一下。
    以区间求和 http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/interval-sum/ 这题为例,简要讲解下,首先是build方法, 根据一个数组, 构建一个线段树。

     class SegmentTreeNode{
        public int start, end;
        public SegmentTreeNode left, right;
        public Long value;
        public SegmentTreeNode(int start, int end){
            this.start = start;
            this.end = end;
            this.left = null;
            this.right = null;
            this.value = 0L;
        }
    }
    

    首先定义一个树节点,左右子树都是空。
    接着是线段树的build方法。

        public SegmentTreeNode build(int start, int end){
            if (start > end){
                return null;
            }
            if (start == end){
                return new SegmentTreeNode(start, end);
            }
            int middle = start + (end - start) / 2;
            SegmentTreeNode root = new SegmentTreeNode(start, end);
            SegmentTreeNode left = this.build(start, middle);
            SegmentTreeNode right = this.build(middle + 1, end);
            root.left = left;
            root.right = right;
            return root;
        }
    

    递归构建整个树, 时间和空间复杂度是多少呢? 首先看有多少个子节点, 假设数组规模为N,[1~N],左右子树为[1~N/2],[N/2+ 1, N], 依次递归到最底层, 一共有2N个节点, 在build的过程中没有重复操作, 所以时间复杂度O(N), 空间复杂度也是O(N)。

    接着是update操作,

        public void update_sum(SegmentTreeNode root, int index, Long value){
            if (index == root.start && index == root.end){
                root.value = value;
                return;
            }
            int middle = root.start + (root.end - root.start) / 2;
            if (index <= middle){
                // need to update left segment tree
                this.update_sum(root.left, index, value);
            }else{
                this.update_sum(root.right, index, value);
            }
            root.value = root.left.value+ root.right.value;
        }
    

    对于每个值的update,需要的时间是lgN, 所以时间复杂度为O(NlgN).

    接着是query, 也是递归的做法。

        public Long query(SegmentTreeNode root, int left, int right){
            if(root == null){
                return 0L;
            }
            if (root.start == left && root.end == right){
                return root.value;
            }
            Long left_query = 0L;
            Long right_query = 0L;
            int middle = root.start + (root.end - root.start) / 2;
            if (left <= middle){
                // left tree
                if (right <= middle){
                    left_query = this.query(root.left, left,right);
                }else{
                    left_query = this.query(root.left, left, middle);
                }
            } 
            if (middle < right){
                // right tree
                if (left > middle){
                    right_query = this.query(root.right, left, right);
                }else{
                    right_query = this.query(root.right, middle+1, right);
                }
            }
            return left_query+ right_query;
        }
    

    对于每次query, 规模为N的数组, 常数时间内的操作就可以一半的问题规模,二分法,如果一共有M次查询, 时间复杂度为O(MlgN)
    绕了一大圈,终于到了正题了,做的这么一堆东西, 线段树什么什么的, 为的就是query的时候,减小相应的时间复杂度,最笨的方法是O(MN)的复杂度。
    当然,如果查询的规模不多的话, 构建这个线段树就多此一举了。
    所有的东西都有了, 其他的就是怎么完成这道问题了。

        public ArrayList<Long> intervalSum(int[] A, 
                                           ArrayList<Interval> queries) {
            // write your code here
            ArrayList<Long> res = new ArrayList<>();
            SegmentTreeNode root = this.build(0, A.length - 1);
            for(int i= 0; i<A.length; i++){
                this.update_sum(root, i, (long)A[i]);
            }
            //System.out.println(" "+root.left.value+" "+root.right.value);
            for(Interval t:queries){
                res.add(this.query(root, t.start, t.end));
            }
            return res;
        }
    

    活动下脑筋。。。。

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