KD-Tree,是用来维护一个空间(其实一般是平面)中的信息的数据结构。

以下就 2D-Tree 进行讨论。(盲猜并不会考 3D 及以上)

思想:将一个大矩形以一种方式划分成若干个小矩形,然后询问时只查询与询问矩形有交的小矩形。

每次轮流砍开 x 坐标和 y 坐标,分成左右点的个数相等的两半。

注意,这里用 nth_element 来搞,$O(n)$ 搞定。

采取以下方式来写:

int mid=(l+r)>>1; sort(lis+l,lis+1+mid,lis+1+r,o==0?cmpX,cmpY);

更新时这么写:

  1. void build(int k,int l,int r,int o)
  2. {
  3. ist[k]=1;
  4.  
  5. if(l==r){
  6. lx[k]=rx[k]=lis[l];
  7. ly[k]=ry[k]=p[lis[l]];
  8. sum[k]=a[lis[l]];
  9. return;
  10. }
  11.  
  12. int mid=(l+r)>>1;
  13.  
  14. nth_element(lis+l,lis+mid,lis+r+1,o==0?cmpX:cmpY);
  15.  
  16. build(k1,l,mid,o^1);
  17. build(k2,mid+1,r,o^1);
  18.  
  19. lx[k]=min(lx[k1],lx[k2]);
  20. rx[k]=max(rx[k1],rx[k2]);
  21. ly[k]=min(ly[k1],ly[k2]);
  22. ry[k]=max(ry[k1],ry[k2]);
  23. sum[k]=sum[k1]+sum[k2];
  24. }

其中 cmpX,cmpY 分别是以 x 坐标和 y 坐标为关键字比较的函数。

时间复杂度 $O(n \log n)$。(但是,不占主要部分)

询问一个矩形,可以证明至多与 $O(\sqrt{n})$ 个小矩形相交(不会证),于是就 $O(q \sqrt{n})$ 了。

注意每个询问矩形被划分成 $O(\sqrt{n})$ 个区间,可以用来询问/修改。

可以考虑珂朵莉分块数组进行配套,支持 $O(1)$ 单点修改 $O(\sqrt{n})$ 区间询问。

当修改一个矩形区域时,在 KD-Tree 上自上而下进行递归,分 3 种情况:(注意与普通线段树不大一样)

1. 不相交,返回。

2. 完全被包含,递归清除所有儿子的标记,然后打上新标记,返回。

3. 部分相交,下推标记,递归处理。

cmd 证明了步骤 2 中这个递归复杂度是均摊 $O(n \log n)$ 的,没看懂(

这个递归过程如下:

1. 若有标记,则标记擦去,返回(因为已经保证了有标记的节点子孙均没有标记)

2. 若没标记,则递归玩下去。

询问的话,看情况用线段树还是珂朵莉数组。

第一次拿到了一道黑题的最优解 (^-^)V

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