线段树好题! P2824 [HEOI2016/TJOI2016]排序 题解

题目传送门

前言

线段树好题!!!!
咕咕了挺久的一道题目,很早之前就想写了,今天终于找了个时间A掉了。

题意

给定一个 \(1\)\(n\) 的排列,有 \(m\) 次操作,分两种类型。
1.0 l r表示将下标在 \([l, r]\) 区间中的数升序排序。
2.1 l r表示将下标在 \([l, r]\) 区间中的数降序排序。
给定一个数 \(q\) 询问最后 \(q\) 位置上的数。

\(Solution\)

看到数据范围,发现前 \(30\) 分是可以暴力的,这里不多赘述。
注意到 \(n,m\leqslant 10^5\) ,优先考虑 \(O(nlogn)\)\(O(n \sqrt n)\) 做法。对一个序列进行操作,自然想到,线段树,但是线段树不支持区间排序那怎么办呢。
考虑对一段 \(01\) 串做排序,显然排完序后会变成 \(00011\)\(11100\) 这种形式,可以用线段树的区间推平和求和操作来完成。
但是原序列不是 \(01\) 串,我们就要把它转换成 \(01\) 串。
可以选取一个基准数,让原序列大于等于这个数的都变成 \(1\) ,其他的都是 \(0\) 就能解决这个问题了。
如果操作完之后 \(q\) 上的是 \(1\) ,说明答案至少是大于等于这个基准数的,所以二分就行了。
总复杂度 \(O(n log^2n)\)

code

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N = 1e5 + 5, INF = 0x3f3f3f3f;
const ll mod = 1e9 + 7;
int n, m, pos;
int a[N];
struct question
{
	int op, l, r;
} Q[N];
struct segment_tree
{
	int l, r, val, tag;
	#define l(x) tr[x].l
	#define r(x) tr[x].r
	#define val(x) tr[x].val
	#define tag(x) tr[x].tag
} tr[N << 2];
void pushup(int x)
{
	val(x) = val(x << 1) + val(x << 1 | 1);
}
void pushdown(int x)
{
	if(tag(x) == -1) return;
	val(x << 1) = (r(x << 1) - l(x << 1) + 1) * tag(x);
	tag(x << 1) = tag(x);
	val(x << 1 | 1) = (r(x << 1 | 1) - l(x << 1 | 1) + 1) * tag(x);
	tag(x << 1 | 1) = tag(x);
	tag(x) = -1;
}
void build(int l, int r, int x, int v)
{
	l(x) = l, r(x) = r, tag(x) = -1, val(x) = 0;
	if(l == r)
	{
		val(x) = (a[l] >= v);
		return;
	}
	int mid = l + r >> 1;
	build(l, mid, x << 1, v), build(mid + 1, r, x << 1 | 1, v);
	pushup(x);
}
void update(int l, int r, int x, int v)
{
	if(l <= l(x) && r(x) <= r)
	{
		tag(x) = v;
		val(x) = (r(x) - l(x) + 1) * v;
		return;
	}
	pushdown(x);
	int mid = l(x) + r(x) >> 1;
	if(l <= mid) update(l, r, x << 1, v);
	if(r > mid) update(l, r, x << 1 | 1, v);
	pushup(x);
}
int query(int l, int r, int x)
{
	if(l <= l(x) && r(x) <= r) return val(x);
	pushdown(x);
	int mid = l(x) + r(x) >> 1, res = 0;
	if(l <= mid) res += query(l, r, x << 1);
	if(r > mid) res += query(l, r, x << 1 | 1);
	return res;
}
int check(int v)
{
	build(1, n, 1, v);
	for(int i = 1;i <= m;i ++)
	{
		int l = Q[i].l, r = Q[i].r, op = Q[i].op;
		int sum = query(l, r, 1);
		if(sum == 0) continue;
		update(l, r, 1, 0);
		if(op == 0) update(r - sum + 1, r, 1, 1);
		else update(l, l + sum - 1, 1, 1);
	}
	return query(pos, pos, 1);
}
int main()
{
	ios::sync_with_stdio(false);
	cin.tie(nullptr);
	cin >> n >> m;
	for(int i = 1;i <= n;i ++) cin >> a[i];
	for(int i = 1;i <= m;i ++) cin >> Q[i].op >> Q[i].l >> Q[i].r;
	cin >> pos;
	int l = 1, r = n, res;
	while(l <= r)
	{
		int mid = l + r >> 1;
		if(check(mid)) l = mid + 1, res = mid;
		else r = mid - 1;
	}
	cout << res << '\n';
    return 0;
}

原文链接:https://www.cnblogs.com/Svemit/p/17300244.html

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:线段树好题! P2824 [HEOI2016/TJOI2016]排序 题解 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年4月17日
下一篇 2023年4月17日

相关文章

  • python数据结构之图深度优先和广度优先实例详解

    下面是详细讲解“Python数据结构之图深度优先和广度优先实例详解”的完整攻略。 1. 什么是图? 图是由节点和边组成的一种数据结构。节点表示图中的元素,边表示节点之间的关系。图可以用来解决各种实际问题,如社交网络、地图等。 2. Python实现图的深度优先和广度优先遍历 2.1 深度优先遍历 下面是Python实现图的深度优先遍历的示例: def dfs…

    python 2023年5月14日
    00
  • C语言数据结构与算法时间空间复杂度基础实践

    C语言数据结构与算法时间空间复杂度基础实践攻略 基本概念 时间复杂度:算法在执行时所需要的基本操作数,通常用O(n)表示,其中n是输入数据的规模。时间复杂度越小,算法执行所需要的时间越少,算法效率越高。 空间复杂度:算法在执行时所需要的额外空间数,通常用O(S)表示,其中S是额外的空间数。空间复杂度越小,所需的额外空间越少,算法的内存效率越高。 实践步骤 1…

    数据结构 2023年5月17日
    00
  • 带你了解Java数据结构和算法之2-3-4树

    带你了解Java数据结构和算法之2-3-4树 1. 什么是2-3-4树 2-3-4树是一种自平衡二叉查找树,也叫B树的一种,它可以保持树的平衡,使得每个节点的左右子树高度差最多为1。在2-3-4树中,每个节点可以包含2个、3个或4个子节点,这也是其名称的来源。2-3-4树是B树的特殊形式,通常用于内存储存结构。 2. 2-3-4树的特点 2-3-4树的特点如…

    数据结构 2023年5月17日
    00
  • python银行卡号码校验Luhn模10算法

    Python银行卡号码校验Luhn模10算法 Luhn模10算法是一种用于验证银行卡号码是否有效的算法。本文将详细介绍如何使用Python实现Luhn模10算法,并提供两个示例说明。 Luhn模算法简介 Luhn模10算法是一种简单的算法,用于验证银行卡号码是否有效。它的基本思想是将银行卡号码的每个数字乘以不同的权重,然后将它们相加。如果相加的结果是10的倍…

    python 2023年5月14日
    00
  • C++高级数据结构之并查集

    C++高级数据结构之并查集 什么是并查集 并查集(Union Find Set)是一种树型的数据结构,用于处理一些不相交集合(Disjoint Sets)的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。 并查集定义了如下的三种操作: 1、makeSet(s):建立一个新的并查集,其中包含s个单元素集合。 2、unionSet(x, y):把元素x和元素y所在的集…

    数据结构 2023年5月17日
    00
  • python中文分词教程之前向最大正向匹配算法详解

    下面是详细讲解“Python中文分词教程之前向最大正向匹配算法详解”的完整攻略,包括算法原理、Python实现和两个示例说明。 算法原理 前向最大正向匹配算法是一种基于词典的中文分词算法,其本思想是从左到右扫描待分词文本,每次取出最长的词语进行匹配,直到扫描完整个文本。具体步骤如下: 从待分词文本的左端开始,取出最长的词语作为匹配对象。 该词语是否在词典中出…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python内存管理器如何实现池化技术

    Python内存管理器使用了池化技术来进行内存管理,这使得Python程序的内存管理效率比较高。下面我将详细介绍Python内存管理器如何实现池化技术: 1. 内存分配 Python内存管理器在Python运行时,会维护多个大小不同的内存块池,每个池的大小相同。当Python程序需要分配内存时,会首先在池中寻找是否有剩余内存块可以分配。如果有,则分配给程序使…

    数据结构 2023年5月17日
    00
  • Python决策树和随机森林算法实例详解

    以下是关于“Python决策树和随机森林算法实例详解”的完整攻略: 简介 决策树和随机森林是常用的机器学习算法,它们可以用于分类和回归问题。本教程将介绍如何使用Python实现决策树和随机森林算法,并提供两个示例。 决策树 决策树是一种常用的分类和回归算法,它可以用于预测离散和连续变量。决策树将数据集分成多个子集,每个子集对应一个决策节点。决策节点包含一个特…

    python 2023年5月14日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部