数据结构 - 线段树

1. 预制值:

  • 构建的数组为,nums:【2, 5, 1, 4, 3】
  • 区间和问题,假设求区间 [1,3] 的和

2. 建树

2.1 构建线段树数组

int[] segT = new int[4*n]

(为什么数组大小是4*n???评论区欢迎留言)
在这里插入图片描述

tips:长方格中的left、right,分别代表该节点所求得的区间和。例如,left:0,right:4。代表nums中索引0到4的和=2+5+1+4+3=15。

在这里插入图片描述

  • 核心代码
public void build(int index, int left, int right) {

		// 2.1.1的工作,递归条件,不可再分区间
		if (left == right) {
			segT[index] = nums[left];
			return;
		}
		
		// 2.1.1的工作,区间多次二分
		int mid = (right - left) / 2 + left;
		
		// 左子树根节点的索引
		int leftIndex = index * 2;
		// 右子树根节点的索引
		int rightIndex= index * 2 + 1;
		
		// 构建左、右子树
		build(leftIndex, left, mid);
		build(rightIndex, mid+1, right);
		
		// 2.1.2的工作,求根节点的和
		// tips:只有当left==right返回后,才会走这一步
		segT[index] = segT[leftIndex] + segT[rightIndex];
		
	}

3. 更新

逻辑其实和建树一样,在线段树中找到修改节点的对应索引,然后修改其值,然后再依次修改根节点的值即可。
在这里插入图片描述

  • 核心代码
public void update(int index, int start, int end, int updateIndex, int value) {

		// 找到叶子节点,直接修改值(不可再分区间了)
		if (start == end) {
			nums[updateIndex] = value;
			segT[index] = value;
			return;
		} 
		
		int mid = (start + end) / 2;
		int leftIndex = index * 2;
		int rightIndex = index * 2 + 1;
		
		// 修改的节点再左子树还是右子树
		if (updateIndex >= start && updateIndex <= mid) {
			update(leftIndex, start, mid, updateIndex, value);
		} else {
			update(rightIndex, mid + 1, end, updateIndex, value);
		}
		segT[index] = segT[leftIndex] + segT[rightIndex];
		
	}

4. 查询

查询的逻辑会稍微复杂一点,因为有三个因素:

4.1 查询的范围全落在左子树

在这里插入图片描述

4.2 查询的范围全落在右子树

在这里插入图片描述

4.3 查询的范围既在左子树、又在右子树

在这里插入图片描述

  • 核心代码
public int querySum(int index, int start, int end, int left, int right) {
		
		// 查询的索引无效(不是线段树的有意义范围)
		if (left > end || right < start) {
			return 0;
		}
		// 查询的范围包含该子树的范围,直接返回即可(见下图【包含子树】)
		else if (left <= start && right >= end) {
			return st[index].sum;
		}
		
		// 求的左右子树的索引
		int mid = (start + end) / 2;
		int leftIndex = index * 2;
		int rightIndex = index * 2 + 1;
		
		// 左、右子树求得的值
		int leftSum = querySum(leftIndex, start, mid, left, right);
		int rightSum = querySum(rightIndex, mid + 1, end, left, right);
		
		return leftSum + rightSum;
	}

在这里插入图片描述
图:包含子树

5. 线段树求区间问题模板(最大值、最小值、和)



public class SegmentTree {
	
	class Node {
		int left;
		int right;
		int max;
		int min;
		int sum;
		
		Node() {}
		
		Node (int left, int right) {
			this.left = left;
			this.right = right;
			this.max = Integer.MIN_VALUE;
			this.min = Integer.MAX_VALUE;
			this.sum = 0;
		}
	}
	
	
	
	int n;
	Node[] st;
	int[] nums;
	
	public void build(int index, int left, int right) {
		
		if (left == right) {
			st[index].sum = nums[left];
			st[index].max = nums[left];
			st[index].min = nums[left];
			return;
		}
		
		int mid = (right - left) / 2 + left;
		
		int leftIndex = index * 2;
		int rightIndex= index * 2 + 1;
		
		build(leftIndex, left, mid);
		build(rightIndex, mid+1, right);
		
		st[index].max = Math.max(st[leftIndex].max, st[rightIndex].max);
		st[index].min = Math.min(st[leftIndex].min, st[rightIndex].min);
		st[index].sum = st[leftIndex].sum + st[rightIndex].sum;
		
	}
	
	
	
	
	public void init(int N, int[] arr) {
		n = N;
		st = new Node[4 * n + 1];
		for (int i = 1; i <= 4 * n; i++) {
			st[i] = new Node();
		}
		nums = arr;
	}
	
	public int querySum(int left, int right) {
		
		return querySum(1, 0, n-1, left, right);
	}
	
	
	public int querySum(int index, int start, int end, int left, int right) {
		
		if (left > end || right < start) {
			return 0;
		} else if (left <= start && right >= end) {
			return st[index].sum;
		}
		

		int mid = (start + end) / 2;
		int leftIndex = index * 2;
		int rightIndex = index * 2 + 1;
		
		int leftSum = querySum(leftIndex, start, mid, left, right);
		int rightSum = querySum(rightIndex, mid + 1, end, left, right);
		
		return leftSum + rightSum;
	}
	
	
	public int queryMax(int left, int right) {
		return queryMax(1, 0, n-1, left, right);
	}
	
	public int queryMax(int index, int start, int end, int left, int right) {
		
		if (left > end || right < start) {
			return 0;
		} else if (left <= start && right >= end) {
			return st[index].sum;
		}
		

		int mid = (start + end) / 2;
		int leftIndex = index * 2;
		int rightIndex = index * 2 + 1;
		
		int leftMax = queryMax(leftIndex, start, mid, left, right);
		int rightMax = queryMax(rightIndex, mid + 1, end, left, right);
		
		return Math.max(leftMax, rightMax);
	}
	
	public int queryMin(int left, int right) {
		return queryMin(1, 0, n-1, left, right);
	}
	
	public int queryMin(int index, int start, int end, int left, int right) {
		if (left > end || right < start) {
			return Integer.MAX_VALUE;
		} else if (left <= start && right >= end) {
			return st[index].sum;
		}
		

		int mid = (start + end) / 2;
		int leftIndex = index * 2;
		int rightIndex = index * 2 + 1;
		
		int leftMin = queryMin(leftIndex, start, mid, left, right);
		int rightMin = queryMin(rightIndex, mid + 1, end, left, right);
		
		return Math.min(leftMin, rightMin);
	}
	
	
	public void update(int index, int start, int end, int updateIndex, int value) {
		if (start == end) {
			nums[updateIndex] = value;
			st[index].sum = value;
			st[index].max = value;
			st[index].min = value;
			return;
		} 
		
		int mid = (start + end) / 2;
		int leftIndex = index * 2;
		int rightIndex = index * 2 + 1;
		
		if (updateIndex >= start && updateIndex <= mid) {
			update(leftIndex, start, mid, updateIndex, value);
		} else {
			update(rightIndex, mid + 1, end, updateIndex, value);
		}
		st[index].max = Math.max(st[leftIndex].max, st[index].max);
		st[index].min = Math.min(st[leftIndex].min, st[index].min);
		st[index].sum = st[leftIndex].sum + st[index].sum;
		
	}
	
	
	public void update(int index, int value) {
		nums[index] = value;
		update(1, 0, n - 1, index, value);
	}
	
}

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