BZOJ 2716/2648 SJY摆棋子

Description

　　这天，SJY显得无聊。在家自己玩。在一个棋盘上，有N个黑色棋子。他每次要么放到棋盘上一个黑色棋子，要么放上一个白色棋子，如果是白色棋子，他会找出距离这个白色棋子最近的黑色棋子。此处的距离是 曼哈顿距离 即(|x1-x2|+|y1-y2|) 。现在给出N<=500000个初始棋子。和M<=500000个操作。对于每个白色棋子，输出距离这个白色棋子最近的黑色棋子的距离。同一个格子可能有多个棋子。

Input

　　第一行两个整数N和M；
　　接下来N行，每行为一个点的坐标；
　　接下来M行，每行3个数t，x，y；
　　如果t=1，那么放下一个黑色棋子；
　　如果t=2，那么放下一个白色棋子；

Output

　　对于每个T=2 输出一个最小距离

Sample Input

2 3 1 1 2 3 2 1 2 1 3 3 2 4 2

Sample Output

1 2

这天，我闲的无聊。来做kd-tree的题。

kd-tree一般用来解决二维问题，当然高维也可以，时间复杂度O(玄学)O(n^((k-1)/k))

主要可用来解决两类问题：

1、最近邻点的查找(或精确查找) ——此题要求的是这个

2、范围查找(统计平面(多维空间)内的权值和等)。

结构定义如下：

struct Node{
	int p[k];//维数 
	int s[k];//儿子 
	int l[k],r[k];//范围 
	bool operator<(const Node&A)const{
		return p[nowst]

是的，不看p[]，像线段树；不看l[],r[]，像平衡树。个人倾向于像线段树，不过kd-tree每个节点都有其实际意义。

1、考虑建树过程：

对于一维，我们考虑BST，针对多维的时候，我们按层BST，比如k=3（p数组为坐标）

第一层：按p[0]排序，分成左右区间

第二层：按p[1]排序，分成左右区间

第三层：按p[2]排序，分成左右区间

第四层：按p[0]排序……

直到叶子结点。

画图发现，我们通过坐标点将坐标系分成了一个个举行（二维下）。

2、考虑查询：

考虑暴力查找，有个显然的最优性剪枝是先找离它近的，我们的kd-tree也是这样= =

那么能够感受出kd-tree十分玄学，本质上竟然是个暴力剪枝，想卡是很容易的。比如查询最近点，我们是通过判左右儿子的距离来定优先遍历顺序的，试想所有点等距离分布在一个圆上，圆心还有一个点。。。那么你将会把所有点遍历一遍= =|||

（貌似没有什么破的方法，因此能不写尽量就不写kd-tree吧）

3、考虑插入：

暴力插入，类似于平衡树的插入，不过每次判断要根据当前层的划分依据判断。

是的，显然要考虑重构问题，我们设一个阈值，每次达到之后暴力重构用替罪羊重构，时间复杂度是可以接受的。（然而这道题重构了并没有什么加速）

if(kd.cnt==sz){
  for(int i=1;i<=sz;++i)a[i]=kd.T[i];
  kd.rebuild(kd.root,1,sz,0);sz+=10000;
}

4、考虑删除（此题不用）

kd-tree的删除题目十分少，而且删除一次是O(n)的，因此不多讲2333（我也不会）

 

#include
using namespace std;
const int Maxn=1000005;
int n,m,nowst;
struct KD_Tree{
	int cnt,root;
	struct Node{
		int p[2];//维数 
		int s[2];//儿子 
		int l[2],r[2];//范围 
		bool operator<(const Node&A)const{
			return p[nowst]r)return ;
		x=l+r>>1;
		nowst=state;
		nth_element(a+l,a+x,a+r+1);
		//系统函数，左闭中闭右开，将第x大放到中间，左边比他小（无序），右边比他小（无序），复杂度O(n)?不太了解，貌似要快一些 
		nd=a[x];a[x].newnode(nd.p,k);
		Build(a[x].s[0],k,l,x-1,state^1);
		Build(a[x].s[1],k,x+1,r,state^1);
		maintain(x,k);
	}
	bool check(Node A,Node B,int k){
		for(int i=0;i