神奇的暴力数据结构——ODT
前言
\(ODT\),即珂朵莉树,又称老司机树(\(Old\ Driver\ Tree\))。
它是一个十分暴力的数据结构,可以用于各种乱搞,也非常的实用。
当然,这全要基于一个基本条件:数据随机。
主要思想
\(ODT\)的主要思想就是把一个元素完全相同的区间合并成一个节点,然后用\(set\)维护(我也不知道为什么称其为“树”)。
而在数据随机的情况下,节点的期望个数是很少的,因此复杂度也就比较低。
核心操作: \(Split\)操作
\(ODT\)的核心操作就是\(Split\)操作。
\(Split(x)\)的作用是分裂出一个以\(x\)为左端点的区间。
对于这个操作,我们先用\(set\)的\(lower\_bound\)函数,找到左端点不小于\(x\)的第一个区间。
如果此时找到的区间左端点已经为\(x\)了,则直接返回这个区间。
否则,我们就将迭代器移动到上一个位置,而这个区间才是我们要分裂的。
设这个区间为\([l,r]\)。
则我们应将它分裂成\([l,x-1]\)和\([x,r]\)两部分。
所以我们先将\(l,r\)用变量存储下来,然后在\(set\)中清除原来的区间,并将新的区间插入\(set\)。
然后\([x,r]\)这个区间就是我们所要找的,将其返回即可。
这个操作代码如下:
I IT Sp(CI x)//分裂出一个以x为左端点的区间
{
IT t;if((t=S.lower_bound(Il(x)))!=S.end()&&!(t->l^x)) return t;//如果此时找到的区间左端点已经为x了,则直接返回这个区间
RI l=(--t)->l,r=t->r,v=t->v;S.erase(t),S.insert(Il(l,x-1,v));//将迭代器移动到上一个位置,先将l,r用变量存储下来,然后在set中清除原来的区间,并将新的区间插入set
return S.insert(Il(x,r,v)).first;//区间[x,r]就是我们所要找的,将其返回即可
}
推平操作:\(Assign\)操作
显然,光有\(Split\)操作显然会\(T\)飞。
所以我们就需要一个推平操作,把某段区间合并成一个节点。
则我们把这个区间的左端点,以及右端点的下一个位置提出,然后删除它们之间的所有节点(包括左端点但不包括右端点的下一个位置),再把新的节点加入即可。
这个操作代码如下:
I void Assign(CI x,CI y,CI v)//推平操作
{
IT tr=Sp(y+1),tl=Sp(x);S.erase(tl,tr),S.insert(Il(x,y,v));//把这个区间左端点及其之后、右端点下个位置之前的所有节点删除,然后插入新的节点
}
其余操作
其余操作就没什么好说的了,直接暴力扫一遍即可,真是不能再暴力了。
例题
下面给出一道例题:【BZOJ1858】[SCOI2010] 序列操作(ODT裸题)(正解是线段树)。
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