link 我永远喜欢洛天依 给定一张图世末积雨云,你需要维护其支配树: 单点修改,子树修改,树链修改 子树求和,树链求和,多条树链的并集求和 撤销之前的操作 可以先用 Lengauer-Tarjan 算法 求出图的支配树,然后把它树剖,开一个线段树维护 至于多条树链的并集求和(有点像虚树的那种操作),现将所有点按照 dfn 排序,然后按照 dfn 的顺序依次加点 枚举节点a[i],每次假装a[1..i]的答案中除了a[i]到根的路径没有求值之外其它的都求值了,那么转移的时候需要加上当前点到lca…

一道经典的带修改树链第 \(k\) 大的问题. 我只想出三个 \(\log\) 的解法... 整体二分+树剖+树状数组. 那不是暴力随便踩的吗??? 不过跑得挺快的. \(Code\ Below:\) // luogu-judger-enable-o2 #include <bits/stdc++.h> #define lowbit(x) ((x)&(-(x))) using namespace std; const int maxn=80000+10; const int lim=1e…

题目大意 "将世界终结前最后的画面,深深刻印进死水般的心海." 祈愿没有得到回应,雷声冲破云霄,正在祈愿的洛天依受到了极大的打击. 洛天依叹了口气,说:"看来这个世界正如我之前所说的一样,早已失去一切生机" 你沉默了下来,没有说什么话,只是静静地坐在洛天依的身旁,一同观赏这末日之景. 天空被云朵覆盖,一朵具有强大能量的云映入你们的眼帘,这是始云!是抽取世界能量的最重要的一朵云!但是洛天依明显没有破坏这朵云的斗志了,你也只好静静地观赏. 这个世界被吸取的能量从始云开始…

前面讲解了平衡查找树中的2-3树以及其实现红黑树.2-3树种,一个节点最多有2个key,而红黑树则使用染色的方式来标识这两个key. 维基百科对B树的定义为“在计算机科学中,B树(B-tree)是一种树状数据结构,它能够存储数据.对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找.顺序读取.插入和删除的数据结构.B树,概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树.与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优化大块数据的读和写操作.B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而…

B树的定义 假设B树的度为t(t>=2),则B树满足如下要求:(参考算法导论) (1)  每个非根节点至少包含t-1个关键字,t个指向子节点的指针:至多包含2t-1个关键字,2t个指向子女的指针(叶子节点的子女为空). (2)  节点的所有key按非降序存放,假设节点的关键字分别为K[1], K[2] … K[n], 指向子女的指针分别为P[1], P[2]…P[n+1],其中n为节点关键字的个数.则有: P[1] <= K[1] <= P[2] <= K[2] …..<=…

B树 即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right) 2.所有结点存储一个关键字 3.非叶子节点的左指针指向小于其关键字的字数,右指针指向大于其关键字的字数: 如: B树的搜索,从根节点开始,如果查询的关键字与结点的竿见自相等,那么就命中:否则,如果查询的关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比节点关键字大,就进入有儿子:如果做儿子或有儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果B树的所有非叶子结点的左右字数的节点数目俊保持差不多(平衡),那么B树的搜索性能逼近…

B 树(B-Tree)是为磁盘等辅助存取设备设计的一种平衡查找树,它实现了以 O(log n) 时间复杂度执行查找.顺序读取.插入和删除操作.由于 B 树和 B 树的变种在降低磁盘 I/O 操作次数方面表现优异,所以经常用于设计文件系统和数据库. B 树内的节点关系 B 树的定义 B 树的操作 B 树的变种 B+ 树的优势 B+ 树 C# 代码实现 在 1972 年,在 Boeing Research Labs 工作的 Rudolf Bayer 和 Ed McCreight 发明了 B 树.当时…

B-树 是一种多路搜索树(并不是二叉的): 1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子:且M>2: 2.根结点的儿子数为[2, M]: 3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]: 4.每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字:(至少2个关键字) 5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1: 6.非叶子结点的关键字:K[1], K[2], …, K[M-1]:且K[i] < K[i+1]: 7.非叶子结点的指针:P[1], P[2], …, P[M]:其中P[1…

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced…

当数据量大时,我们如果用二叉树来存储的会导致树的高度太高,从而造成磁盘IO过于频繁,进而导致查询效率下降.因此采用B树来解决大数据存储的问题,很多数据库中都是采用B树或者B+树来进行存储的.其目的就是减少磁盘IO,提高查询效率. B树特性 B树中每个节点可以有多个关键字,并且每个节点可以有多个孩子.具体特性如下: B树中所有节点的孩子节点数的最大值称为B树的阶,记为M 树中的每个节点至多有M棵子树 若根节点不是终端节点,则至少有两棵子树 除根节点外所有非叶节点至少有m/2棵子树 所有非叶节点结构…

前面讲解了平衡查找树中的2-3树以及其实现红黑树.2-3树种,一个节点最多有2个key,而红黑树则使用染色的方式来标识这两个key. 维基百科对B树的定义为"在计算机科学中,B树(B-tree)是一种树状数据结构,它能够存储数据.对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找.顺序读取.插入和删除的数据结构.B树,概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树.与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优化大块数据的读和写操作.B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而…

动态查找树主要有二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree), 红黑树 (Red-Black Tree ), 都是典型的二叉查找树结构,查找的时间复杂度 O(log2-N) 与树的深度相关,降低树的深度会提高查找效率,于是有了多路的B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree). 关于这B树以及B树的两种变体,其实很好区分, 相比B树,B+树不维护关键字具体信息,不考虑value的存储,所有的我们需…

题记:转一篇很直观介绍各类B树的文章. B树 即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中: 否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入 右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数…

一. BST BST即二叉搜索树Binary Search Tree(又叫二叉排序树Binary Sort Tree).它有以下特点: 所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 所有结点存储一个关键字: 非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树. BST的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中:否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应…

http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-Binary-Search-Tree.html 前文介绍了符号表的两种实现,无序链表和有序数组,无序链表在插入的时候具有较高的灵活性,而有序数组在查找时具有较高的效率,本文介绍的二叉查找树(Binary Search Tree,BST)这一数据结构综合了以上两种数据结构的优点. 二叉查找树具有很高的灵活性,对其优化可以生成平衡二叉树,红黑树等高效的查找和插入数据结构,后文会一一介绍. 一 定义 二叉查找树(B…

转自:http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-B-Tree-and-B-Plus-Tree.html 定义 B 树可以看作是对2-3查找树的一种扩展,即他允许每个节点有M-1个子节点. 根节点至少有两个子节点 每个节点有M-1个key,并且以升序排列 位于M-1和M key的子节点的值位于M-1 和M key对应的Value之间 其它节点至少有M/2个子节点 下图是一个M=4 阶的B树: 可以看到B树是2-3树的一种扩展,他允许一个节点有多于2个的…

B树 即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中: 否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入 右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B树 的搜索…

(1)字典树(Trie树) Trie是个简单但实用的数据结构,通常用于实现字典查询.我们做即时响应用户输入的AJAX搜索框时,就是Trie开始.本质上,Trie是一颗存储多个字符串的树.相邻节点间的边代表一个字符,这样树的每条分支代表一则子串,而树的叶节点则代表完整的字符串.和普通树不同的地方是,相同的字符串前缀共享同一条分支.还是例子最清楚.给出一组单词,inn, int, at, age, adv, ant, 我们可以得到下面的Trie: 可以看出: 每条边对应一个字母. 每个节点对应一项前…

B树 即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中: 否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入 右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B树 的搜索…

问题描述:   Trie树,即字典树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种.典型应用是用于统计和排序大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计.它的优点是:最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希表高.     Trie的核心思想是空间换时间.利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的. 它有3个基本性质: 根节点不包含字符,除根节点外每一个节点都只包含一个字符. 从根节点到某一节点,路径上经过的字符连接起来,为该节点对应…

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced…

B树(或称B-树)是一种适用于外查找的树,它是一种平衡的多叉树. 阶为M的B树具有下列结构特征: 1.树的根或者是一片树叶,或者其儿子数在2和M之间. 2.除根节点外的所有非树叶节点儿子数在┌M/2┐和 M之间. 3.所有的树叶都在相同的高度. 4.节点中包括n个关键字,n+1个指针,一般形式为: (n,P0,K1,P1,K2,P2,…,Kn,Pn).每个结点中关键字从小到大排列,并且当该结点的孩子是非叶子结点时,该k-1个关键字正好是k个儿子包含的关键字的值域的分划. 对于任意一颗包含n个关键…

K-th Number Input The first line of the input file contains n --- the size of the array, and m --- the number of questions to answer (1 <= n <= 100 000, 1 <= m <= 5 000). The second line contains n different integer numbers not exceeding 109 b…

B树 即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中: 否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入 右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B树 的搜索…

1. B树 即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中:否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B树的搜索…

如果题目给出1e5的数据范围,,以前只会用n*log(n)的方法去想 今天学了一下两三种n*n*log(n)的数据结构 他们就是大名鼎鼎的 归并树 划分树 主席树,,,, 首先来说两个问题,,区间第k大 ,,,, 这个问题的通用算法是 划分树,, 说白一点就是把快速排序的中间结果存起来, 举个栗子 原数列 4 1 8 2 6 9 5 3 7 sorted 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ........................... qs[0] 4 1 8 2 6 9 5 3 7 q…

方法介绍 1.1.什么是Trie树 Trie树,即字典树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构.典型应用是用于统计和排序大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计.它的优点是最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比较高. Trie的核心思想是空间换时间,利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的. 它有3个基本性质: 根节点不包含字符,除根节点外每一个节点都只包含一个字符. 从根节点到某一节点,路径上经过的字符连接起来,为该节点对应的字符串. 每…

  原文地址:  http://blog.csdn.net/dazhong159/article/details/7963846/ B-树.B+树.B*树的区别 2012-09-11 22:41 9712人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 数据结构与算法(34)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 1.二叉搜索树 性质:所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right):每个结点存储一个关键字:非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树.…

B树        即二叉搜索树:        1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right):        2.所有结点存储一个关键字:        3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树:        如:                B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中:否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相…

BST树,B树.B-树.B+树.B*树 二叉搜索树(BST): 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: 二叉查找树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中: 否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入 右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果二叉查找树的所有非叶子结点的左…