zkw线段树学习笔记 今天模拟赛线段树被卡常了,由于我自带常数 \(buff\),所以学了下zkw线段树. 平常的线段树无论是修改还是查询,都是从根开始递归找到区间的,而zkw线段树直接从叶子结点开始操作. 建树 首先,我们需要把线段树补成一个堆形态的树,原序列在最后一层(最后一层的左右要留空,后面再讲为什么),这样一来,就可以轻松得出:原序列里第 \(x\) 个元素在线段树里的编号就是 \(x+2^k\) (其中 \(k\) 为线段树的深度,根节点深度为 \(0\) ) 大概就是这样 : 不难…

仙人掌&圆方树学习笔记 1.仙人掌 圆方树用来干啥? --处理仙人掌的问题. 仙人掌是啥? (图片来自于\(BZOJ1023\)) --也就是任意一条边只会出现在一个环里面. 当然,如果你的图片想看起来舒服一点,也可以把图片变成这样子 (图片来源于网络) 2.DFS树 为啥要写这个?--因为这个看起来也可以解决一些仙人掌的问题. 对于一个仙人掌,我们随便构建出一棵生成树. 然后我们就多了一些边--可以叫返祖边,非树边--你想叫啥就叫啥. 因为每条边只会出现在一个环中, 所以每一条返祖边覆盖了树中…

什么是线段树 线段树是一棵二叉树,每个结点存储需维护的信息,一般用于处理区间最值.区间和等问题. 线段树的用处 对编号连续的一些点进行修改或者统计操作,修改和统计的复杂度都是 O(log n). 基础线段树(+ 懒标记) 为什么不写没有懒标记的版本? 因为我太菜的不会写 因为有懒标记的版本更实用啦. P3372 [模板]线段树 1 这是一道线段树区间修改,区间查询的模板题,维护的是区间和. 1. 建树 void build(int rt, int L, int R) { l[rt] = L, r…

平衡树-Treap学习笔记 最近刚学了Treap 发现这种数据结构真的是--妙啊妙啊~~ 咳咳.... 所以发一发博客,也是为了加深蒟蒻自己的理解 顺便帮助一下各位小伙伴们 切入正题 Treap的结构体 首先,Treap有两个定义 对于权值而言,它是二叉查找树 对于优先级而言,它是堆 由此,我们将Treap保存于结构体内 struct node { node* ch[2];//左右孩子指针,0为左孩子,1,为右孩子 int v,r;//v为该节点权值;r为优先级 node(int v):v(v)…

题目链接:戳我 这相当于是一个李超线段树的模板qwqwq,题解就不多说了. 代码如下: #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #define MAXN 500010 using namespace std; int n,m; int t[MAXN<<2]; char s[10]; double k[MAXN<<1],b[MAX…

如果一棵二叉排序树的节点插入的顺序是随机的,那么这样建立的二叉排序树在大多数情况下是平衡的,可以证明,其高度期望值为 \(O( \log_2 n )\).即使存在一些极端情况,但是这种情况发生的概率很小.而且这样建立的二叉排序树的操作很方便,不必像伸展树那样通过伸展操作来保持数的平衡,也不必像 AVL 树.红黑树等结构那样,为了达到平衡而进行各种复杂的旋转操作.变成复杂度低了,正确率就很高,这对有限的竞赛时间和紧张的竞赛考场是很重要的. Treap 就是一种满足堆的性质的二叉排序树.在保持二叉排…

3224: Tyvj 1728 普通平衡树 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 9046  Solved: 3840[Submit][Status][Discuss] Description 您需要写一种数据结构(可参考题目标题),来维护一些数,其中需要提供以下操作:1. 插入x数2. 删除x数(若有多个相同的数,因只删除一个)3. 查询x数的排名(若有多个相同的数,因输出最小的排名)4. 查询排名为x的数5. 求x的前驱(前驱定义为小…

Splay伸展树 有篇Splay入门必看文章 —— CSDN链接 经典引文 空间效率:O(n) 时间效率:O(log n)插入.查找.删除 创造者:Daniel Sleator 和 Robert Tarjan 优点:每次查询会调整树的结构,使被查询频率高的条目更靠近树根. Tree Rotation   树的旋转是splay的基础,对于二叉查找树来说,树的旋转不破坏查找树的结构.   Splaying   Splaying是Splay Tree中的基本操作,为了让被查询的条目更接近树根,Spla…

CART:Classification and regression tree,分类与回归树.(是二叉树) CART是决策树的一种,主要由特征选择,树的生成和剪枝三部分组成.它主要用来处理分类和回归问题,下面对分别对其进行介绍. 1.回归树:使用平方误差最小准则 训练集为:D={(x1,y1), (x2,y2), …, (xn,yn)}. 输出Y为连续变量,将输入划分为M个区域,分别为R1,R2,…,RM,每个区域的输出值分别为:c1,c2,…,cm则回归树模型可表示为: 则平方误差为: 假如使…

话说天下大事,就像fhq treap —— 分久必合,合久必分 简单讲一讲.非旋treap主要依靠分裂和合并来实现操作.(递归,不维护fa不维护cnt) 合并的前提是两棵树的权值满足一边的最大的比另一边最小的还小.因此时合并时只需要维护键值的堆性质即可.这样每一次比较根节点,如果x比y小那么y直接接到x的右子树即可(需要满足权值的平衡树性质):否则的话只需要反过来,把x接到y的左子树上.merge函数返回的值应当是合并完后的根节点. 分裂分为两种,排名和权值.然而我认为它们本质上是一样的.对于权…