今天讲的扫描线,树状数组,并查集还有前缀树。

  

  扫描线

   扫描线的思路:使用一条垂直于X轴的直线,从左到右来扫描这个图形,明显,只有在碰到矩形的左边界或者右边界的时候,这个线段所扫描到的情况才会改变,所以把所有矩形的入边,出边按X值排序。然后根据X值从小到大去处理,就可以用线段树来维护扫描到的情况。

  如果碰到矩形的入边,就把这条边加入,如果碰到出边,就拿走。

  用根结点记录被覆盖的总长度     更新

  插入数据的顺序:

     将矩形的纵边从左到右排序,然后依次将这些纵边插入线段树。要记住哪些纵边是一个 矩形的左边(开始边),哪些纵边是一个矩形 的右边(结束边),以便插入时,对Len(当前,本区间上有多长的 部分是落在那些矩形中的)和 Covers(本区间当前被多少个矩形 完全包含)做不同的修改。 插入一条边后,就根据根节点的Len 值增加总 覆盖面积的值。 增量是Len * 本边到下一条边的距离。  一开始,所有区间 Len = 0 Covers = 0

  扫描线和线段树推荐一个博客:https://www.cnblogs.com/AC-King/p/7789013.html

例题:POJ 1151 Atlantis

 #include <iostream>
#include <algorithm>
#include <math.h>
#include <set>
using namespace std;
double y[];
struct CNode
{
int L,R;
CNode * pLeft, * pRight;
double Len; //当前,本区间上有多长的部分是落在那些矩形中的
int Covers;//本区间当前被多少个矩形完全包含
};
CNode Tree[];
struct CLine
{
double x,y1,y2;
bool bLeft; //是否是矩形的左边
} lines[];
int nNodeCount = ;
bool operator< ( const CLine & l1,const CLine & l2)
{
return l1.x < l2.x;
}
template <class F,class T>
F bin_search(F s, F e, T val)
{
//在区间[s,e)中查找 val,找不到就返回 e
F L = s;
F R = e-;
while(L <= R )
{
F mid = L + (R-L)/;
if( !( * mid < val || val < * mid ))
return mid;
else if(val < * mid)
R = mid - ;
else
L = mid + ;
}
return e;
}
int Mid(CNode * pRoot)
{
return (pRoot->L + pRoot->R ) >>;
}
void Insert(CNode * pRoot,int L, int R)
//在区间pRoot 插入矩形左边的一部分或全部,该左边的一部分或全部覆盖了区间[L,R]
{
if( pRoot->L == L && pRoot->R == R)
{
pRoot->Len = y[R+] - y[L];
pRoot->Covers ++;
return;
}
if( R <= Mid(pRoot))
Insert(pRoot->pLeft,L,R);
else if( L >= Mid(pRoot)+)
Insert(pRoot->pRight,L,R);
else
{
Insert(pRoot->pLeft,L,Mid(pRoot));
Insert(pRoot->pRight,Mid(pRoot)+,R);
}
if( pRoot->Covers == ) //如果不为0,则说明本区间当前仍然被某个矩形完全包含,则不能更新 Len
pRoot->Len = pRoot->pLeft ->Len + pRoot->pRight ->Len;
}
void Delete(CNode * pRoot,int L, int R)
{
//在区间pRoot 删除矩形右边的一部分或全部,该矩形右边的一部分或全部覆盖了区间[L,R]
if( pRoot->L == L && pRoot->R == R)
{
pRoot->Covers --;
if( pRoot->Covers == )
if( pRoot->L == pRoot->R )
pRoot->Len = ;
else
pRoot->Len = pRoot->pLeft ->Len + pRoot->pRight ->Len;
return ;
}
if( R <= Mid(pRoot))
Delete(pRoot->pLeft,L,R);
else if( L >= Mid(pRoot)+)
Delete(pRoot->pRight,L,R);
else
{
Delete(pRoot->pLeft,L,Mid(pRoot));
Delete(pRoot->pRight,Mid(pRoot)+,R);
}
if( pRoot->Covers == ) //如果不为0,则说明本区间当前仍然被某个矩形完全包含,则不能更新 Len
pRoot->Len = pRoot->pLeft ->Len + pRoot->pRight ->Len;
}
void BuildTree( CNode * pRoot, int L,int R)
{
pRoot->L = L;
pRoot->R = R;
pRoot->Covers = ;
pRoot->Len = ;
if( L == R)
return;
nNodeCount ++;
pRoot->pLeft = Tree + nNodeCount;
nNodeCount ++;
pRoot->pRight = Tree + nNodeCount;
BuildTree( pRoot->pLeft,L,(L+R)/);
BuildTree( pRoot->pRight,(L+R)/+,R);
}
int main()
{
int n;
int i,j,k;
double x1,y1,x2,y2;
int yc,lc;
int nCount = ;
int t = ;
while(true)
{
scanf("%d",&n);
if( n == ) break;
t ++;
yc = lc = ;
for( i = ; i < n; i ++ )
{
scanf("%lf%lf%lf%lf", &x1, &y1,&x2,&y2);
y[yc++] = y1;
y[yc++] = y2;
lines[lc].x = x1;
lines[lc].y1 = y1;
lines[lc].y2 = y2;
lines[lc].bLeft = true;
lc ++;
lines[lc].x = x2;
lines[lc].y1 = y1;
lines[lc].y2 = y2;
lines[lc].bLeft = false;
lc ++;
}
sort(y,y + yc);
yc = unique(y,y+yc) - y;
nNodeCount = ;
//yc 是横线的条数,yc- 1是纵向区间的个数,这些区间从0
//开始编号,那么最后一个区间
//编号就是yc - 1 -1
BuildTree(Tree, , yc - - );
sort(lines,lines + lc);
double Area = ;
for( i = ; i < lc - ; i ++ )
{
int L = bin_search( y,y+yc,lines[i].y1) - y;
int R = bin_search( y,y+yc,lines[i].y2) - y;
if( lines[i].bLeft )
Insert(Tree,L,R-);
else
Delete(Tree,L,R-);
Area += Tree[].Len * (lines[i+].x - lines[i].x);
}
printf("Test case #%d\n",t);
printf("Total explored area: %.2lf\n",Area);
printf("\n",Area);
}
return ;
}

老师上课讲的代码

  树状数组

  只能解决单点更新、区间求和问题。

  可以快速求出任意区间和。

  能力比线段树弱。  它能解决的问题线段树都能解决,是线段树能解决的问题的子集。

  它的好处: 1.写起来简单    2.效率高(常数小)        ps:线段树常数大       两者区间查询的时间复杂度都是O(logn)

  三个重要的函数 :

int lowerbit(int x)
{
return x&-x;
} void Update(int i,int v) // 初始化与单点修改
{
while(i <= n)
{
c[i] += v ;
i += lowbit(i) ;
}
} int Sum(int i) // 区间求和
{
int res = ;
while(i)
{
res += c[i] ;
i -= lowbit(i) ;
}
return res ;
}

  

  lowbit(x): 只保留x的二进制最右边的1,其余位都变为0后的值

  对于序列a,我们设一个数组C   C[i] = a[i – 2 k + 1] + … + a[i]   C即为a的树状数组

  k为i在二进制下末尾0的个数    2k就是i 保留最右边的1,其余位全变0

   i从1开始算!

  

  C[i] = a[i-lowbit(i)+1] + …+ a[i] C包含哪些项看上去没有规律

  C1=A1

  C2=A1+A2

  C3=A3

  C4=A1+A2+A3+A4

  C5=A5

  C6=A5+A6

  C7=A7

  C8=A1+A2+A3+A4+A5+A6+A7+A8

   …………

  C16=A1+A2+A3+A4+A5+A6+A7+A8+A9+A10+ A11+A12+A13+A14+A15+A16

  树状数组图示

  将C[]数组的结点序号转化为二进制

  1=(001)      C[1]=A[1];
  2=(010)      C[2]=A[1]+A[2];
  3=(011)      C[3]=A[3];
  4=(100)      C[4]=A[1]+A[2]+A[3]+A[4];
  5=(101)      C[5]=A[5];
  6=(110)      C[6]=A[5]+A[6];
  7=(111)      C[7]=A[7];
  8=(1000)    C[8]=A[1]+A[2]+A[3]+A[4]+A[5]+A[6]+A[7]+A[8];
  对照式子可以发现  C[i]=A[i-2^k+1]+A[i-2^k+2]+......A[i]; (k为i的二进制中从最低位到高位连续零的长度)

  时间复杂度:建数组: O(n) 更新: O(logn) 局部求和:O(logn)

  树状数组推荐博客:https://www.cnblogs.com/ECJTUACM-873284962/p/6380245.html

  POJ题目推荐: 2182, 2352, 1177, 3667,3067

  并查集

  3个操作:

  1.合并两个集合

  2.查询一个元素在哪个集合

  3.查询两个元素是否属于同一集合

  核心:查一个元素的树根(时间复杂度为常数)

  实际应用代码:

 int par[];
int GET_ROOT(int a)//查询一个元素在哪个集合 路径压缩
{
if (par[a]!=a)
par[a] = GET_ROOT(par[a]);
return par[a];
}
int query(int a,int b)//查询两个元素是否属于同一集合
{
return GET_ROOT(a)==GET_ROOT(b);
}
void merge(int a,int b)//合并两个集合
{
par[GET_ROOT(a)] = GET_ROOT(b);
}

  有时候需要添加数组记录,例如添加sum数组记录每个集合有多少元素。

  在合并时进行维护

  做题时主要理清怎样算同一集合。

例题:1.POJ 1611 The Suspects

   2.POJ 1988 Cube Stacking

   3.POJ 1182 食物链

  DFA(一部分)

    多模式匹配

  trie图是一种DFA,可以由trie树为基础构造出来, 对于插入的每个模式串,其插入过程中使用的最后一 个节点都作为DFA的一个终止节点。 如果要求一个母串包含哪些模式串,以用母串作为 DFA的输入,在DFA 上行走,走到终止节点,就意 味着匹配了相应的模式串(没能走到终止节点,并不 意味着一定不包含模式串)。

  避免母串指针回溯  -->  记住哪些模式串的哪个前缀已经被匹配  -->前缀指针

  前缀指针:仿照KMP算法的Next数组, 我们也对树上的每一个节点 建立一个前缀指针。这个前 缀指针的定义和KMP算法中 的next数组相类似,从根节 点沿边到节点p我们可以得 到一个字符串S,节点p的前 缀指针定义为:指向树中出 现过的S的最长的后缀(不能等于S)。

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