在讲解算法原型之前,我们先来看一道算法题,这道算法题很贴近生活,也就是我们小时候玩的俄罗斯方块。LeetCode699掉落的方块
题目描述的文字太多,我就简单点说,类似于俄罗斯方块,从上方掉下方块,问你在每一个位置的最高的高度是多少?如图:
就类似于上图。
读了原题目的话,你可以知道,这所谓的“类似于俄罗斯方块”,实际上就是映射在数组上进行一些操作。
本期文章的参考代码以及LeetCode699:github
一、线段树的认识以及构造方法
线段树:就是为了在数组上的某一段范围内,进行快速的增删改查操作 。
在进行数组下标的计算时,为了让这个线段树更容易实现,我们将数组的第一个元素舍弃掉,也就是说将原数组的数据全部向后面移动一个下标的位置,把第一个位置空出来。
说到这里后,我们就可以认识认识线段树,线段树就是一颗二叉树,具体线段树有哪些东西呢,如下。
- length:表示舍弃后的数组的长度,也就是原数组长度+1
- arr[]:存放原数组的数据向后移动一个下标的所有数据。(对应上图,舍弃后的数组)
- int[] sum:这个数组比较特殊,一般线段树是计算某一个范围内的总和,所以这里是sum,而LeetCode699题,是计算某一个范围内的最大值,也可以写成max。
- int[] lazy:线段树的核心部分,意思是:假设需要在arr的
L~R范围内,每个位置增加10 ,;而lazy数组中,在rt位置 就指向L和R范围,我们只需将10放入lazy数组的rt位置中,等后面需要向下操作时,才往下进行添加。(简单说,就是暂存,先暂时保存在lazy数组,什么时候需要了,就再往下面发出去) - int[] change:线段树的核心部分,跟lazy数组比较相似,lazy数组对应的是add操作,而change数组则表示update操作。意思是将某一个范围内的数据,改为一个新的数据。(也是暂存)
- boolean[] update:布尔类型。是true,表示当前位置有更新操作;是false,表示当前位置没有更新操作
可能你会问为什么没有删除操作,其实也就可以用add操作进行代替了,取相反数即可。
对应的代码如下:
public class SegmentTree {
private int length;
private int[] arr;
private int[] sum;
private int[] lazy;
private int[] change;
private boolean[] update;
}
现在的问题就是,上面的每个数组,需要开辟多大的内存空间呢?
除了arr数组,是原数组的长度+1。其他的4个数组,都需要开辟 4 * arr.length。至于为什么是4倍,我们这里就不细说了。可以看看这个证明:https://blog.csdn.net/smoggyxhdz/article/details/78895672
所以代码如下:
public class SegmentTree {
private int length;
private int[] arr;
private int[] sum;
private int[] lazy;
private int[] change;
private boolean[] update;
public SegmentTree(int[] arr) {
length = arr.length + 1;
this.arr = new int[length];
for (int i = 1; i < length; i++) {
this.arr[i] = arr[i - 1];
}
sum = new int[length << 2];
lazy = new int[length << 2];
change = new int[length << 2];
update = new boolean[length << 2];
}
}
二、build方法
build方法就是对sum数组进行初始化。这个方法有三个参数:左边界、右边界和sum数组的下标rt,这里说的左右边界指的是对应到arr数组的。比较简单,就是一个递归函数。
下标rt的计算,是根据二叉树的性质得到的。假设父节点的下标是i,则左孩子的下标就是 2 * i,右孩子的下标就是 2 * i+ 1。(舍弃0下标的情况下)
public void build(int l, int r, int rt) {
if (l == r) {
sum[rt] = arr[l];
return;
}
int mid = (l + r) >> 1;
build(l, mid, rt << 1);
build(mid + 1, r, rt << 1 | 1);
pushUp(rt);
}
这里写到了一个pushUp方法。这个方法就是将左右孩子的总和加起来,放入sum数组的rt位置。如下
private void pushUp(int rt) {
sum[rt] = sum[rt << 1] + sum[rt << 1 | 1];
}
这个方法是可以自己根据题意改的,比如上文提到的LeetCode699的题,是计算范围内的最大值,这里就可以这样写:
private void pushUp(int rt) {
max[rt] = Math.max(max[rt << 1], max[rt << 1 | 1]);
}
顺带说一句,rt<<1也就是rt*2。rt<<1 | 1也就是rt * 2 + 1
三、add方法
我们最开始就说了线段树是为了解决数组中某一个范围内的操作。add方法就对某一个范围内进行操作,自然参数也就少不了左右边界。
- int L,表示指定范围的左边界。固定值
- int R,表示指定范围内的右边界。固定值
- int C,表示添加的数。固定值
- int curL,表示当前递归函数的左边界。可变参数
- int curR,表示当前递归函数的右边界。可变参数
- int rt,指向lazy数组的下标。
public void add(int L, int R, int C, int curL, int curR, int rt) {
if (L <= curL && R >= curR) {
sum[rt] += C * (curR - curL + 1);
lazy[rt] += C;
return;
}
int mid = (curL + rcurR) >> 1;
pushDown(rt, mid - curL + 1, curR- mid);
if (L <= mid) {
add(L, R, C, curL, mid, rt << 1);
}
if (R > mid) {
add(L, R, C, mid + 1, curR, rt << 1 | 1);
}
pushUp(rt);
}
递归的结束条件是当前递归的范围在指定范围LR内,就可以进行“偷懒”,将添加的参数放入lazy数组。
如上图,就是可以进行懒的情况。
而怎么进行懒?也很简单
sum[rt] += C * (curR - curL + 1);
lazy[rt] += C;
然后就是pushDown方法,与pushUp是相反的。pushUp是将左右孩子的总和加起来,而pushDown是将当前节点的数据分发给左右孩子。
pushDown方法是用于add方法和update方法,所有这个方法里面分为两个部分。一部分是针对add方法的,另外一部分是针对update方法的。这里我只先说针对add方法的部分。
private void pushDown(int rt, int ln, int rn) {
if (lazy[rt] != 0) {
lazy[rt << 1] += lazy[rt];
lazy[rt << 1 | 1] += lazy[rt];
sum[rt << 1] += ln * lazy[rt];
sum[rt << 1 | 1] += rn * lazy[rt];
lazy[rt] = 0;
}
}
三、update方法
update,是对某一个范围内的所有位置,改成一个新的数据。递归的模板还是跟add方法一样,我们只需改动部分代码即可。
public void add(int L, int R, int C, int curL, int curR, int rt) {
if (L <= curL && R >= curR) {
update[rt] = true;
change[rt] = C;
sum[rt] = C + (curR - curL + 1);
lazy[rt] = 0;
return;
}
int mid = (curL + rcurR) >> 1;
pushDown(rt, mid - curL + 1, curR- mid);
if (L <= mid) {
add(L, R, C, curL, mid, rt << 1);
}
if (R > mid) {
add(L, R, C, mid + 1, curR, rt << 1 | 1);
}
pushUp(rt);
}
递归的结束条件还是一样的。然后将update【rt】改为true,change【rt】位置改为新的数据,重新计算sum【rt】的总和即可,最后要记得将lazy【rt】位置改为0,也就是说以前add的所有都无效了。
现在再来说pushDown方法的另外一个针对update操作的部分代码。我们最开始就说了pushDown方法是将当前位置的数据,往左右孩子进行分发。这里也是一样的。
private void pushDown(int rt, int ln, int rn) {
if (update[rt]) {
update[rt << 1] = true;
update[rt << 1 | 1] = true;
change[rt << 1] = change[rt];
change[rt << 1 | 1] = change[rt];
lazy[rt << 1] = 0;
lazy[rt << 1 | 1] = 0;
sum[rt << 1] = ln * change[rt];
sum[rt << 1 | 1] = rn * change[rt];
update[rt] = false;
}
if (lazy[rt] != 0) {
lazy[rt << 1] += lazy[rt];
lazy[rt << 1 | 1] += lazy[rt];
sum[rt << 1] += ln * lazy[rt];
sum[rt << 1 | 1] += rn * lazy[rt];
lazy[rt] = 0;
}
}
跟update方法的递归结束条件差不多的,将当前位置的change数据发给孩子,孩子的lazy数组等都需要进行改动。
四、query方法
查询方法就比较简单的,又不需要进行任何的改动数组的操作,直接拿取sum数组的参数即可。
public long query(int L, int R, int curL, int curR, int rt) {
if (L <= curL && R >= curR) {
return sum[rt];
}
long res = 0;
int mid = (curL + curR) >> 1;
pushDown(rt, mid - curL + 1, curR - mid);
if (L <= mid) {
res += query(L, R, curL, mid, rt << 1);
}
if (R > mid) {
res += query(L, R, mid + 1, curR, rt << 1 | 1);
}
return res;
}
五、如何调用该线段树
上面我们说了如何写一个线段树,这里我们在说一说如何用一个线段树
public static void main(String[] args) {
int[] origin = { 2, 1, 1, 2, 3, 4, 5 };
SegmentTree seg = new SegmentTree(origin);
int start = 1;
int end = origin.length;
int root = 1;
int L = 2;
int R = 5;
int C = 4;
seg.build(start, end, root);
seg.add(L, R, C, start, end, root);
seg.update(L, R, C, start, end, root);
long sum = seg.query(L, R, start, end, root);
System.out.println(sum);
}
牢记线段树是对一段范围内的数据进行操作,这样的话,就能很好的理解了。剩下的就是多写,写熟练即可。
好啦,本期更新就到此结束啦!!!
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