分块
分块查找是折半查找和顺序查找的一种改进方法,分块查找由于只要求索引表是有序的,对块内节点没有排序要求,因此特别适合于节点动态变化的情况。
分块其实可以说是一种偏数据结构类的通用型算法吧,没有很艰深的内容,与暴力最为相似,但是在很多题目中都能派上很好的用场。
我们可以先通过一道模板例题来了解分块。
Description
给出一个长为\(n\)的数列,以及\(n\)个操作,操作涉及区间加法,单点查值。
Solution
这道题当然可以用树状数组,线段树等经典的数据结构来解决,我们现在来谈一谈分块的做法。
分块就是讲原本序列中的n个数"打包"分为\(sqrt(n)\)个块,对于区间的操作,我们可以对每一个块进行标记处理,等到查询时再检查是否有更新记录,利用类似于这样的思想来优化时间复杂度。
具体的,我们可以这样做。
1.使\(t=sqrt(n)\),将原序列分为\(t\)个块,其中,第\(i\)个块的覆盖范围为\([(i-1)*t+1,i*t]\)
2.对于最后剩下不完全的部分,额外的分一个块,其范围为\([n-\lfloor{\frac{n}{t}}\rfloor*t+1,n]\) 3.预处理一个数组\(pos[i]\),代表第\(i\)个元素所在块的下标 4.对于区间加法操作,区间包含的部分一定为若干个完整的块(可能\(0\)个)和至多两个不完整的块,对于不完整的块,我们可以暴力扫描进行加法更新,对于完整的块\(i\),我们可以令\(changed[i]+=delta\),表示第i个块有一个整体的\(+delta\)更新操作,先记录下来。 5.对于查询操作,我们可以直接返回\(a[x]+change[pos[x]]\)。
这就是分块算法的基本流程,引用\(lyd\)大佬一句话来形容,就是大段维护,局部朴素,可以认为是暴力的优化,具有较好的直观性,代码量不长,容易拓展。
\(Code:\)
#includeusing namespace std;const int N=100000+200,M=100000+200,sqrtN=400;int n,t,L[sqrtN],R[sqrtN],pos[N];long long changed[sqrtN],a[N];inline void input(void){ scanf("%d",&n); for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%lld",&a[i]);}inline void init(void){ t=sqrt(n); for(int i=1;i<=t;i++) { L[i]=(i-1)*sqrt(n)+1; R[i]=i*sqrt(n); } if(R[t]
Description
给出一个长为\(n\)的数列,以及\(n\)个操作,操作涉及区间加法,询问区间内小于某个值\(x\)的元素个数。
Solution
这道题就是分块算法的简单拓展,对原来算法进行简单的改进就可以解决该问题。
除了增量标记外,每一个块我们额外维护一个有序序列。用\(vector\)储存每一个块的有序序列并直接利用\(sort\)排序即可。
对于区间加法,整块的部分直接累加增量标记,非整块的部分暴力修改单点权值,并对部分修改的块重置有序序列即可。
对于查询,整块的部分直接二分查找有序序列中大小第一个大于等于\(c*c-change[i]\)的部分,数量即为该位置减掉数组首地址,累加每一个整块的数量即可,非整块的部分暴力统计即可累加答案。\(Code:\)
#includeusing namespace std;const int N=50000+200,M=50000+200,sqrtN=300;int n,t,L[sqrtN],R[sqrtN],pos[N];int changed[sqrtN],a[N];vector < int > section[sqrtN];inline void input(void){ scanf("%d",&n); for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&a[i]);}inline void reset(int x){ section[x].clear(); for(int i=L[x];i<=R[x];i++) section[x].push_back(a[i]); sort(section[x].begin(),section[x].end()); }inline void init(void){ t=sqrt(n); for(int i=1;i<=t;i++) { L[i]=(i-1)*sqrt(n)+1; R[i]=i*sqrt(n); } if(R[t]
Description
给出一个长为\(n\)的数列,以及\(n\)个操作,操作涉及区间加法,询问区间内小于某个值\(x\)的前驱(比其小的最大元素)。
Solution
这道题其实和第二题类似,也是维护每一个块的区间有序性,前驱直接二分查找即可。
\(Code:\)
#includeusing namespace std;const int N=100000+200,sqrtN=400;const long long INF=LONG_LONG_MAX;int n,t,L[sqrtN],R[sqrtN],pos[N];long long changed[sqrtN],a[N];vector < long long > section[sqrtN];inline void input(void){ scanf("%d",&n); for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%lld",&a[i]);}inline void reset(int x){ section[x].clear(); for(int i=L[x];i<=R[x];i++) section[pos[i]].push_back(a[i]); sort(section[x].begin(),section[x].end());}inline void init(void){ t=sqrt(n); for(int i=1;i<=t;i++) { L[i]=(i-1)*sqrt(n)+1; R[i]=i*sqrt(n); } if(R[t] ans)ans=val;}inline long long ask(int l,int r,long long limit){ int p=pos[l],q=pos[r]; long long ans=-1; if(p==q) { for(int i=l;i<=r;i++) updata(ans,a[i]+changed[pos[i]],limit); } else { for(int i=l;i<=R[p];i++) updata(ans,a[i]+changed[pos[i]],limit); for(int i=L[q];i<=r;i++) updata(ans,a[i]+changed[pos[i]],limit); for(int i=p+1;i<=q-1;i++) updata(ans,section[i][lower_bound(section[i].begin(),section[i].end(),limit-changed[i])-section[i].begin()-1]+changed[i],limit); } return ans;}inline void solve(void){ int l,r,index;long long delta; for(int i=1;i<=n;i++) { scanf("%d%d%d%lld",&index,&l,&r,&delta); if(!index) change(l,r,delta); else printf("%lld\n",ask(l,r,delta)); }}int main(void){ input(); init(); solve(); return 0;}
Description
给出一个长为\(n\)的数列,以及\(n\)个操作,操作涉及区间加法,区间求和。
Solution
这道题的拓展也是比较典型的。我们只需要再维护每一块的权值和就可以快速的解决查询问题,对于权值和的更新,只需要对每一次加法操作是进行顺带更新即可。
\(Code:\)
#includeusing namespace std;const int N=100000+200,M=100000+200,sqrtN=400;int n,t,L[sqrtN],R[sqrtN],pos[N];long long changed[sqrtN],sum[sqrtN],a[N];inline void input(void){ scanf("%d",&n); for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%lld",&a[i]);}inline void init(void){ t=sqrt(n); for(int i=1;i<=t;i++) { L[i]=(i-1)*sqrt(n)+1; R[i]=i*sqrt(n); } if(R[t]
总结
分块算法可以说是一种优雅的暴力优化,在处理区间问题上有很大的帮助,通过对几道例题的认识,我们可以归纳得到如下要点:
- 是否可以用分块算法?区间问题,具有整体维护的可行性
- 使用分块算法需要考虑的问题?1.如何预处理 2.如何处理不完整的块 3.如何维护完整的块