以下是一些奇怪的链接有兴趣的可以看看: https://blog.sengxian.com/algorithms/k-dimensional-tree http://zgjkt.blog.uoj.ac/blog/1693 https://en.wikipedia.org/wiki/K-d_tree http://homes.ieu.edu.tr/hakcan/projects/kdtree/kdTree.html k-d tree就是一个把一个平面(或超平面)划分的东西… 例如一维情况就是在划分…

用途 做各种二维三维四维偏序等等. 代替空间巨大的树套树. 数据较弱的时候水分. 思想 我们发现平衡树这种东西功能强大,然而只能做一维上的询问修改,显得美中不足. 于是我们尝试用平衡树的这种二叉树结构,做更高维的事情. 继续沿用平衡树的左儿子比自己小.右儿子比自己大的形态.这时发现,如果小于号定义得不好,那么做高维询问的时候就很难做. 发明者想到了这样一个方法:我们每过一层就划分一次超矩形. 具体地,给每一层一个\(type\),表示这一层是按哪一维切割.切割某一维的时候,拿出中位数,然后分成两…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22557068 http://blog.csdn.net/zhjchengfeng5/article/details/7855241 KD树在算法竞赛中主要用来做各种各样的平面区域查询,包含则累加直接返回,相交则继续递归,相离的没有任何贡献也直接返回.可以处理圆,三角形,矩形等判断起来相对容易的平面区域内的符合加法性质的操作. 比如查询平面内欧几里得距离最近的点的距离. kdtree其实有点像搜索,暴力+剪枝. 每次从根结点向下搜索,并…

珂朵莉树(Chtholly Tree)学习笔记 珂朵莉树原理 其原理在于运用一颗树(set,treap,splay......)其中要求所有元素有序,并且支持基本的操作(删除,添加,查找......)来实现区间压缩. 那么区间压缩的意义在于区间推平这是珂朵莉树的核心(如果没有这个操作实际上不一定需要这种算法) ps:若保证有连续相等甚至递增的区间,也可以的(吧?). 可想而知它的操作在于对区间的分裂和合并操作 (为什么?因为这样可以方便而快捷的区间推平) 珂朵莉树的实现 在众多树中因为set这个…

前言 一次模拟赛的\(T3\):传送门 只会\(O(n^2)\)的我就\(gg\)了,并且对于题解提供的\(\text{dsu on tree}\)的做法一脸懵逼. 看网上的其他大佬写的笔记,我自己画图看了一天才看懂(我太蒻了),于是就有了这篇学习笔记. 概念篇/基础运用 算法简介 现在考虑这样一类树上统计问题: 无修改操作,询问允许离线 对子树信息进行统计(链上的信息在某些条件下也可以统计) 树上莫队?点分治? \(\text{dsu on tree}\)可以把它们吊起来打! \(\text{…

从这里开始 动态树问题和Link Cut Tree 一些定义 access操作 换根操作 link和cut操作 时间复杂度证明 Link Cut Tree维护链上信息 Link Cut Tree维护子树信息 小结 动态树问题和Link Cut Tree 动态树问题是一类要求维护一个有根树森林,支持对树的分割, 合并等操作的问题. Link Cut Tree(林可砍树?简称LCT)是解决这一类问题的一种数据结构. 一些无聊的定义 Link Cut Tree维护的是动态森林中每棵树的任意链剖分. P…

如果不谈证明,稍微有点线代基础的人都可以在两分钟内学完所有相关内容.. 行列式随便找本线代书看一下基本性质就好了. 学习资源: https://www.cnblogs.com/candy99/p/6420935.html http://blog.csdn.net/Marco_L_T/article/details/72888138 首先是行列式对几个性质(基本上都是用数学归纳法证): 1.交换两行(列),行列式取相反数 2.由1.得若存在两行(列)完全相同则行列式为0 3.上(下)三角行列式即主…

首先感谢litble的精彩讲解,原文博客: litble的小天地 在学完二叉平衡树后,发现这是只是一个不稳定的垃圾玩意,真正实用的应有Treap.AVL.Splay这样的查找树.于是最近刚学了学了点Splay. 一般地[一般地],Splay有一下操作: insert    插入 find       查找 del        删除 pre        查找前驱 post      查找后缀 Splay    *伸展 其中前几个都是普通二叉查找树就有的操作,Splay操作则是Splay tre…

The Sorted String Table (SSTable) is one of the most popular outputs for storing, processing, and exchanging datasets. An SSTable is a simple abstraction to efficiently store large numbers of key-value pairs while optimizing for high throughput, sequ…

最近发现很多数据库都使用了 LSM Tree 的存储模型,包括 LevelDB,HBase,Google BigTable,Cassandra,InfluxDB 等.之前还没有留意这么设计的原因,最近调研时间序列数据库的时候才发现这样设计的优势所在,所以重新又复习了一遍 LSM Tree 的原理. 特点 总的来说就是通过将大量的随机写转换为顺序写,从而极大地提升了数据写入的性能,虽然与此同时牺牲了部分读的性能. 只适合存储 key 值有序且写入大于读取的数据,或者读取操作通常是 key 值连续的…