线段树是一种二叉搜索树,与区间树相似,它将一个区间划分成一些单元区间,每个单元区间对应线段树中的一个叶结点。它的主要优势是对于区间求和、区间求最大值、区间修改和单点修改的速度快,时间复杂度能达到 O ( l o g N ) O(logN) O(logN)。
若以常规的方法在数组中进行区间求和等操作,时间复杂度会达到 O ( n ) O(n) O(n),若操作的次数量非常大,那么就很容易超时。线段树的优势就体现出来了
线段树的实现基于一维数组,用数组下标 2 ∗ k + 1 2 * k +1 2∗k+1 的元素代表左儿子,用下标 2 ∗ k + 2 2 * k +2 2∗k+2 的元素代表右儿子来进行树的模拟
对于本文有不理解的小伙伴,建议看B站的这个视频:线段树
模板题:操作格子
代码:
/**
* @param node 当前结点
* @param l 当前结点对应的区间为l~r
* @param r
*/
public static void build(int node, int l, int r) {
if (l == r) {
tree[node] = arr[l];
return;
}
int mid = (l + r) >> 1;
int l_child = 2 * node + 1;
int r_child = 2 * node + 2;
build(l_child, l, mid); //构建左儿子
build(r_child, mid + 1, r); //构建右儿子
//子树构建好后,更新父结点元素
tree[node] = tree[l_child] + tree[r_child];
}
可以看出:
代码:
/**
* @param node 当前结点
* @param l 当前结点对应的区间为l~r
* @param r
* @param idx 需更新点的下标(原数组下标)
* @param val 更新为什么值
*/
public static void update(int node, int l, int r, int idx, int val) {
if (l == r) { //l=r的时候,表示找到了idx对应的结点
tree[node] = val; //更新树的结点
arr[idx] = val; //更新原数组的值
return;
}
int mid = (l + r) >> 1;
int l_child = 2 * node + 1;
int r_child = 2 * node + 2;
if (idx <= mid) {
update(l_child, l, mid, idx, val);
}else {
update(r_child, mid + 1, r, idx, val);
}
//对应元素更新好后,更新父节点的值
tree[node] = tree[l_child] + tree[r_child];
}
代码:
/**
* @param node 当前结点
* @param l 当前结点对应的区间为l~r
* @param r
* @param start 查询区间的范围为start~end
* @param end
* @return
*/
public static int query(int node, int l, int r, int start, int end) {
if (start > r || end < l) { //不在查询的范围
return 0;
}
if (start <= l&& end >= r) {//在查询范围,直接返回
return tree[node];
}
int mid = (l + r) >> 1;
int l_child = node * 2 + 1;
int r_child = node * 2 + 2;
int l_sum = query(l_child, l, mid, start, end); //左子树的和
int r_sum = query(r_child, mid + 1, r, start, end); //右子树的和
//返回左子树加右子树的和
return l_sum + r_sum;
}
线段树的其他区间求最大值、区间修改的方式,与本文的方法类似,就不再赘述,有兴趣的小伙伴可以自行实现
public class 线段树 {
static int[] arr = {1,3,5,7,9,11};
static int[] tree = new int[4 * arr.length];
public static void main(String[] args) {
build(0, 0, arr.length - 1);
for (int i = 0; i < 4 * arr.length; i++) {
System.out.print(tree[i] + " ");
}
System.out.println();
update(0, 0, arr.length - 1, 4, 6);
for (int i = 0; i < 4 * arr.length; i++) {
System.out.print(tree[i] + " ");
}
int s = query(0,0,arr.length - 1, 2 , 5);
System.out.println("\n" + s);
}
/**
* @param node 当前结点
* @param l l和r表示当前的范围
* @param r
*/
public static void build(int node, int l, int r) {
if (l == r) {
tree[node] = arr[l];
return;
}
int mid = (l + r) >> 1;
int l_child = 2 * node + 1;
int r_child = 2 * node + 2;
build(l_child, l, mid);
build(r_child, mid + 1, r);
tree[node] = tree[l_child] + tree[r_child];
}
/**
* @param node 当前结点
* @param l 当前结点对应的区间为l~r
* @param r
* @param idx 需更新点的下标(原数组下标)
* @param val 更新为什么值
*/
public static void update(int node, int l, int r, int idx, int val) {
if (l == r) { //l=r的时候,表示找到了idx对应的结点
tree[node] = val; //更新树的结点
arr[idx] = val; //更新原数组的值
return;
}
int mid = (l + r) >> 1;
int l_child = 2 * node + 1;
int r_child = 2 * node + 2;
if (idx <= mid) {
update(l_child, l, mid, idx, val);
}else {
update(r_child, mid + 1, r, idx, val);
}
//更新父节点的值
tree[node] = tree[l_child] + tree[r_child];
}
/**
* @param node 当前结点
* @param l 当前结点对应的区间为l~r
* @param r
* @param start 查询区间的范围为start~end
* @param end
* @return
*/
public static int query(int node, int l, int r, int start, int end) {
if (start > r || end < l) { //不在查询的范围
return 0;
}
if (start <= l&& end >= r) {//在查询范围,直接返回
return tree[node];
}
int mid = (l + r) >> 1;
int l_child = node * 2 + 1;
int r_child = node * 2 + 2;
int l_sum = query(l_child, l, mid, start, end); //左子树的和
int r_sum = query(r_child, mid + 1, r, start, end); //右子树的和
//返回左子树加右子树的和
return l_sum + r_sum;
}
}