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数据结构--线段树

数据结构--线段树

作者: Hayley__ | 来源:发表于2021-02-07 13:13 被阅读0次

    线段树

    • 每个节点表示一个区间内相应的信息。
    • 叶子节点只存一个元素(区间为1)。
    • 线段树不是完全二叉树,也不是满二叉树。
    • 线段树是平衡二叉树(最大深度与最小深度差距不会超过1,堆也是平衡二叉树,logn)。
    • 一般不考虑向线段树中添加和删除元素,且固定区间。
    • 可将其看做一个节点可以为空的满二叉树(特殊的完全二叉树),可用数组表示。
    • 用数组表示线段树应开辟4倍空间。
      对于满二叉树:有(2^h - 1) 个节点,大约2^h。 最后一层(叶子节点)的节点数是2^(h-1) 约等于前面所有层节点之和。
      所以如果线段树是区间有n个元素(叶子节点为n),当n = 2^h,只需要开辟2n的空间足以存全部节点。如果n= 2^k + 1, 最后一层只有少数几个叶子节点,则需要开辟4n的空间节点(将其视其余叶子节点为空的满二叉树)。
    满二叉树 线段树 节点视为空

    代码示例 创建线段树

    public class SegmentTree<E> {
        private E[] tree;
        private E[] data;
        private Merger<E> merger;
    
        public SegmentTree(E[] arr, Merger<E> merger){
            this.merger = merger;
            data = (E[])new Object[arr.length];
            for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
                data[i] = arr[i];
            }
            tree = (E[])new Object[arr.length * 4];
            buildSegmentTree(0, 0 , data.length - 1);
        }
    
        public int getSize(){
            return data.length;
        }
    
        public E get(int index){
            if (index < 0 || index >= data.length)
                throw new IllegalArgumentException("Index is illegal");
            return data[index];
        }
    
        private int leftChild(int index){
            return 2*index + 1;
        }
    
        private int rightChild(int index){
            return 2*index + 2;
        }
        
    
        // 在treeIndex的位置创建区间为[l...r]的线段树
        private void buildSegmentTree(int treeIndex, int l, int r){
            if (l == r){
                tree[treeIndex] = data[l];
                return;
            }
    
            int mid = l + (r - l) /2;
            int leftTreeIndex = leftChild(treeIndex);
            int rightTreeIndex = rightChild(treeIndex);
    
            buildSegmentTree(leftTreeIndex, l, mid);
            buildSegmentTree(rightTreeIndex, mid + 1, r);
    
            tree[treeIndex] = merger.merge(tree[leftTreeIndex], tree[rightTreeIndex]);
        }
     }
    

    查询

        //返回区间[queryL, queryR]的值
        public E query(int queryL, int queryR){
            if (queryL >= data.length || queryL < 0 || queryR >= data.length || queryR < 0 || queryL > queryR)
                throw new IllegalArgumentException("Index is illegal.");
            return query(0, 0,data.length - 1, queryL, queryR);
        }
    
        private E query(int treeIndex, int l, int r, int queryL, int queryR) {
            if (l == queryL && r == queryR)
                return tree[treeIndex];
    
            int mid = l + (r - l) / 2;
    
            int leftTreeIndex = leftChild(treeIndex);
            int rightTreeIndex = rightChild(treeIndex);
    
            if (queryR <= mid) {
                return query(leftTreeIndex, l, mid, queryL, queryR);
            } else if (queryL >= mid + 1) {
                return query(rightTreeIndex, mid + 1, r, queryL, queryR);
            }
            E leftResult = query(leftTreeIndex, l, mid, queryL, mid);
            E rightResult = query(rightTreeIndex, mid + 1, r, mid + 1, queryR);
    
            return merger.merge(leftResult, rightResult);
        }
    

    更新

        //更新
        public void set(int index, E e){
            if (index < 0 || index > data.length)
                throw new IllegalArgumentException("Illegal index");
            data[index] = e;
            set(0, 0, data.length - 1, index, e);
        }
    
        //在以treeIndex为根的线段树中更新index的值为e;
        private void set(int treeIndex, int l, int r, int index, E e){
    
            if (l == r) {
                tree[treeIndex] = e;
                return;
            }
    
            int mid = l + (r - l)/2;
            int leftTreeIndex = leftChild(treeIndex);
            int rightTreeIndex = rightChild(treeIndex);
    
            if (index <= mid){
                set(leftTreeIndex, 0, mid, index, e);
            } else {
                set(rightTreeIndex, mid + 1, r, index, e);
            }
            tree[treeIndex] = merger.merge(tree[leftTreeIndex], tree[rightTreeIndex]);
        }
    

    时间复杂度

    时间复杂度为:O(logn)
    相关题目:LeetCode 303 区域与检索

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