线段树是为区间更新和区间查问而生的数据结构,旨在疾速解决区间问题。
一般来说,线段树是不会加节点的,也不反对动静增加节点。线段树也是二叉树的一种,不过它的节点是以一个区间来定义节点的。具备一个繁多区间的就是叶子节点。所以线段树,实质上就是一棵区间树。
咱们在查找的时候,只须要找出后果区间由哪些子区间形成即可。
实现代码
首先定义出根底的构造
public class SegmentTree {
private Integer value;private Integer maxValue;private Integer l;private Integer r;private SegmentTree leftChild;private SegmentTree rightChild;
}
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l和r用来惟一刻画这个区间。而后其余的内容,与规范的二叉树没得任何区别。
建树过程
与二叉树建树没得区别,咱们这里采纳前序建树的形式进行。代码如下:
public static SegmentTree buildTree(int left, int right, int[] value) {
if (left > right) { return null;}SegmentTree node = new SegmentTree();node.setValue(value[left]);node.setL(left);node.setR(right);if (left == right) { // TODO: 2022/1/17 退出条件 node.setMaxValue(node.getValue()); return node;}int mid = (left + right) >>> 1;node.setLeftChild(buildTree(left, mid, value));node.setRightChild(buildTree(mid + 1, right, value));if (Objects.isNull(node.getLeftChild())) { if (Objects.isNull(node.getRightChild())) { node.setMaxValue(node.getValue()); } else { node.setMaxValue(node.getRightChild().getMaxValue()); }} else { if (Objects.isNull(node.getRightChild())) { node.setMaxValue(node.getLeftChild().getMaxValue()); } else { node.setMaxValue(Math.max(node.getLeftChild().getMaxValue(), node.getRightChild().getMaxValue())); }}return node;
}
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能够看见,这里的叶子节点判断条件就是 left == right。其余方面和二叉树没有任何区别。
查问区间最大值
public static Integer getMaxValue(SegmentTree segmentTree, int left, int right) {
if (Objects.isNull(segmentTree)) return null;if (segmentTree.getL() == left && segmentTree.getR() == right) { System.out.println("获取了区间 [" + left + "," + right + "] 的最大值" + segmentTree.getMaxValue()); return segmentTree.getMaxValue();}int segMid = (segmentTree.getL() + segmentTree.getR()) >>> 1;if (segMid < left) { return getMaxValue(segmentTree.getRightChild(), left, right);}if (segMid >= right) { return getMaxValue(segmentTree.getLeftChild(), left, right);}// TODO: 2022/1/17 左半边答案Integer leftMax = getMaxValue(segmentTree.getLeftChild(), left, segMid);Integer rightMax = getMaxValue(segmentTree.getRightChild(), segMid + 1, right);if (Objects.isNull(leftMax)) { if (Objects.isNull(rightMax)) { return -100000; } else { return rightMax; }} else { if (Objects.isNull(rightMax)) { return leftMax; } else { return Math.max(leftMax, rightMax); }}
}
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从下面的代码剖析,设以后节点的区间为【L,R】,那么对于区间[l,r]的最大值来说,就须要进行分类探讨,如果LR的区间中点Mid在lr区间的右边,那么max(lr) = max(右子树,l,r);如果LR的区间中点在lr区间的左边,则max(lr) = max(左子树,l,r);如果Mid在lr区间外面,则 max(lr) = max(左子树,l,mid) 和 max(右子树,mid+1,r)中的较大值。
上面咱们来看看测试用例和运行后果:
public static void main(String[] args) {
int[] a = new int[]{2, 5, 4, 7, 6, 0, 1, -1, 2, 3, 6, 7, 0, 2, 9, 8, 5, 4, 7, 2};SegmentTree segmentTree = buildTree(0, a.length - 1, a);System.out.println(getMaxValue(segmentTree, 0, 16));
}
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后果如下
获取了区间 [0,9] 的最大值7 获取了区间 [10,14] 的最大值9 获取了区间 [15,16] 的最大值8 9
获取区间和
当初须要对原来的建树过程进行革新,首先,在根底构造中增加sum字段
public class SegmentTree {
private Integer value;private Integer maxValue;private Integer sum;private Integer l;private Integer r;private SegmentTree leftChild;private SegmentTree rightChild;
}
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而后在建树办法中,增加对和的保护
public static SegmentTree buildTree(int left, int right, int[] value) {
if (left > right) { return null;}SegmentTree node = new SegmentTree();node.setValue(value[left]);node.setL(left);node.setR(right);if (left == right) { // TODO: 2022/1/17 退出条件 node.setMaxValue(node.getValue()); node.setSum(node.getValue()); return node;}int mid = (left + right) >>> 1;node.setLeftChild(buildTree(left, mid, value));node.setRightChild(buildTree(mid + 1, right, value));if (Objects.isNull(node.getLeftChild())) { if (Objects.isNull(node.getRightChild())) { node.setMaxValue(node.getValue()); node.setSum(node.getValue()); } else { node.setMaxValue(node.getRightChild().getMaxValue()); node.setSum(node.getRightChild().getSum()); }} else { if (Objects.isNull(node.getRightChild())) { node.setMaxValue(node.getLeftChild().getMaxValue()); node.setSum(node.getLeftChild().getSum()); } else { node.setMaxValue(Math.max(node.getLeftChild().getMaxValue(), node.getRightChild().getMaxValue())); node.setSum(node.getLeftChild().getSum() + node.getRightChild().getSum()); }}return node;
}
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而后获取总和
public static Integer getSum(SegmentTree segmentTree, int left, int right) {
if (Objects.isNull(segmentTree)) return null;if (segmentTree.getL() == left && segmentTree.getR() == right) { System.out.println("获取了区间 [" + left + "," + right + "] 的和" + segmentTree.getSum()); return segmentTree.getSum();}int segMid = (segmentTree.getL() + segmentTree.getR()) >>> 1;if (segMid < left) { return getSum(segmentTree.getRightChild(), left, right);}if (segMid >= right) { return getSum(segmentTree.getLeftChild(), left, right);}// TODO: 2022/1/17 左半边答案Integer leftSum = getSum(segmentTree.getLeftChild(), left, segMid);Integer rightSum = getSum(segmentTree.getRightChild(), segMid + 1, right);if (Objects.isNull(leftSum)) { if (Objects.isNull(rightSum)) { return segmentTree.getSum(); } else { return rightSum; }} else { if (Objects.isNull(rightSum)) { return leftSum; } else { return leftSum + rightSum; }}
}
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测试程序和后果如下:
public static void main(String[] args) {
int[] a = new int[]{2, 5, 4, 7, 6, 0, 1, -1, 2, 3, 6, 7, 0, 2, 9, 8, 5, 4, 7, 2};SegmentTree segmentTree = buildTree(0, a.length - 1, a);System.out.println(getSum(segmentTree,0,3));
}
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获取了区间 [0,2] 的和11 获取了区间 [3,3] 的和7 18
单点更新
/**
* 这里的left == right * * @param segmentTree * @param left * @param right * @param value */
public static void update(SegmentTree segmentTree, int left, int right, int value) {
if (segmentTree.getL() == left && segmentTree.getR() == right) { segmentTree.setValue(value); segmentTree.setMaxValue(value); segmentTree.setSum(value); return;}int mid = (segmentTree.getL() + segmentTree.getR()) >>> 1;if (mid >= left) { update(segmentTree.getLeftChild(), left, right, value);}if (mid < left) { update(segmentTree.getRightChild(), left, right, value);}segmentTree.setMaxValue(Math.max(segmentTree.getLeftChild().getMaxValue(),segmentTree.getRightChild().getMaxValue()));segmentTree.setSum(segmentTree.getLeftChild().getSum() + segmentTree.getRightChild().getSum());
}
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更新的时候也是利用递归的办法,一直从左右节点中寻找到须要被更新的区间,同时更新下级节点的最新值。
总结
能够按需进行延长,记住一点,线段树是以区间为维度的二叉树,或者说,是以二维维度进行刻画的二叉树,一般二叉树只有一维。这样一来,咱们在计算多维度的值的时候,其实也能够利用这样的形式构建线段树(二维树,三维树,n维树)。不论几维树,找到完结状态和上级子状态就是要害中的要害。典型的办法就是分类探讨,后期不必怕分得过细,细了能够进行合并。
最初
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