题目形容
这是 LeetCode 上的 715. Range 模块 ，难度为 艰难。
Tag : 「线段树」、「线段树（动静开点）」
Range 模块是跟踪数字范畴的模块。设计一个数据结构来跟踪示意为 半开区间 的范畴并查问它们。
半开区间 $[left, right)$ 示意所有 $left <= x < right$ 的实数 x 。
实现 RangeModule 类:
RangeModule()初始化数据结构的对象。void addRange(int left, int right)增加 半开区间[left, right)，跟踪该区间中的每个实数。增加与以后跟踪的数字局部重叠的区间时，该当增加在区间[left, right)中尚未跟踪的任何数字到该区间中。boolean queryRange(int left, int right)只有在以后正在跟踪区间[left, right)中的每一个实数时，才返回true，否则返回false。void removeRange(int left, int right)进行跟踪 半开区间[left, right)中以后正在跟踪的每个实数。
示例 1：
输出["RangeModule", "addRange", "removeRange", "queryRange", "queryRange", "queryRange"][[], [10, 20], [14, 16], [10, 14], [13, 15], [16, 17]]输入[null, null, null, true, false, true]解释RangeModule rangeModule = new RangeModule();rangeModule.addRange(10, 20);rangeModule.removeRange(14, 16);rangeModule.queryRange(10, 14); 返回 true （区间 [10, 14) 中的每个数都正在被跟踪）rangeModule.queryRange(13, 15); 返回 false（未跟踪区间 [13, 15) 中像 14, 14.03, 14.17 这样的数字）rangeModule.queryRange(16, 17); 返回 true （只管执行了删除操作，区间 [16, 17) 中的数字 16 依然会被跟踪）提醒：
- $1 <= left < right <= 10^9$
- 在单个测试用例中，对
addRange、queryRange和removeRange的调用总数不超过 $10^4$ 次
根本剖析
令 $m$ 为 addRange、queryRange 和 removeRange 的调用总数，$n = 1e9$ 为值域大小。
因为值域过大，咱们无奈间接应用空间大小固定为 $4 \times n$ 的惯例线段树，而要采纳「动静开点」的形式，其中动静开点的形式有两种 :「须要进行估点的数组实现」和「毋庸估点的动静指针」。
设计 Node 节点保护什么信息：
ls和rs别离指向左右区间子节点（当采纳「估点数组」形式时，记录的是左右区间子节点在线段树数组中的下标；在「动静指针」形式时，记录的是左右区间子节点对象）；sum为记录以后区间有多少个整数被追踪；add为懒标记，当add = -1代表removeRange懒标记，当add = 1则代表addRange懒标记。
线段树（动静开点）- 数组估点
对于惯例的线段树实现来说，都是一开始就调用 build 操作创立空树，而线段树个别以「满二叉树」的模式用数组存储，因而须要 $4 \times n$ 的空间，并且这些空间在起始 build 空树的时候曾经锁死。
如果一道题仅仅是「值域很大」的离线题（提前通晓所有的询问），咱们还能通过「离散化」来进行解决，将值域映射到一个小空间去，从而解决 MLE 问题。
但对于本题而言，因为「强制在线」的起因，咱们无奈进行「离散化」，同时值域大小达到 $1e9$ 级别，因而如果咱们想要应用「线段树」进行求解，只能采取「动静开点」的形式进行。
动静开点的劣势在于，不须要事先结构空树，而是在插入操作 add 和查问操作 query 时依据拜访须要进行「开点」操作。因为咱们不保障查问和插入都是间断的，因而对于父节点 $u$ 而言，咱们不能通过 u << 1 和 u << 1 | 1 的固定形式进行拜访，而要将节点 $tr[u]$ 的左右节点所在 tr 数组的下标进行存储，别离记为 ls 和 rs 属性。对于 $tr[u].ls = 0$ 和 $tr[u].rs = 0$ 则是代表子节点尚未被创立，当须要拜访到它们，而又尚未创立的时候，则将其进行创立。
因为存在「懒标记」，线段树的插入和查问都是 $\log{n}$ 的，因而咱们在单次操作的时候，最多会创立数量级为 $\log{n}$ 的点，因而空间复杂度为 $O(m\log{n})$，而不是 $O(4 \times n)$，而开点数的预估需不能仅仅依据 $\log{n}$ 来进行，还要对常熟进行剖析，能力失去精确的点数上界。
动静开点相比于原始的线段树实现，实质仍是应用「满二叉树」的模式进行存储，只不过是按需创立区间，如果咱们是依照间断段进行查问或插入，最坏状况下依然会占到 $4 \times n$ 的空间，因而盲猜 $\log{n}$ 的常数在 $4$ 左右，激进一点能够间接估算到 $6$，因而咱们能够估算点数为 $6 \times m \times \log{n}$，其中 $n = 1e9$ 和 $m = 1e4$ 别离代表值域大小和查问次数。
当然一个比拟实用的估点形式能够「尽可能的多开点数」，利用题目给定的空间上界和咱们创立的自定义类（构造体）的大小，尽可能的多开（ Java 的 128M 能够开到 $5 \times 10^6$ 以上）。
代码：
class RangeModule { class Node { int ls, rs, sum, add; } int N = (int)1e9 + 10, M = 500010, cnt = 1; Node[] tr = new Node[M]; void update(int u, int lc, int rc, int l, int r, int v) { int len = rc - lc + 1; if (l <= lc && rc <= r) { tr[u].sum = v == 1 ? len : 0; tr[u].add = v; return ; } pushdown(u, len); int mid = lc + rc >> 1; if (l <= mid) update(tr[u].ls, lc, mid, l, r, v); if (r > mid) update(tr[u].rs, mid + 1, rc, l, r, v); pushup(u); } int query(int u, int lc, int rc, int l, int r) { if (l <= lc && rc <= r) return tr[u].sum; pushdown(u, rc - lc + 1); int mid = lc + rc >> 1, ans = 0; if (l <= mid) ans = query(tr[u].ls, lc, mid, l, r); if (r > mid) ans += query(tr[u].rs, mid + 1, rc, l, r); return ans; } void pushdown(int u, int len) { if (tr[u] == null) tr[u] = new Node(); if (tr[u].ls == 0) { tr[u].ls = ++cnt; tr[tr[u].ls] = new Node(); } if (tr[u].rs == 0) { tr[u].rs = ++cnt; tr[tr[u].rs] = new Node(); } if (tr[u].add == 0) return; if (tr[u].add == -1) { tr[tr[u].ls].sum = tr[tr[u].rs].sum = 0; } else { tr[tr[u].ls].sum = len - len / 2; tr[tr[u].rs].sum = len / 2; } tr[tr[u].ls].add = tr[tr[u].rs].add = tr[u].add; tr[u].add = 0; } void pushup(int u) { tr[u].sum = tr[tr[u].ls].sum + tr[tr[u].rs].sum; } public void addRange(int left, int right) { update(1, 1, N - 1, left, right - 1, 1); } public boolean queryRange(int left, int right) { return query(1, 1, N - 1, left, right - 1) == right - left; } public void removeRange(int left, int right) { update(1, 1, N - 1, left, right - 1, -1); }}- 工夫复杂度：
addRange、queryRange和removeRange操作复杂度均为 $O(\log{n})$ - 空间复杂度：$O(m\log{n})$
线段树（动静开点）- 动静指针
利用「动静指针」实现的「动静开点」能够无效防止数组估点问题，更重要的是能够无效防止 new 大数组的初始化开销，对于 LC 这种还跟你算所有样例总时长的 OJ 来说，在不思考 static 优化/全局数组优化 的状况下，动静指针的形式要比估点的形式来得好。
代码：
class RangeModule { class Node { Node ls, rs; int sum, add; } int N = (int)1e9 + 10; Node root = new Node(); void update(Node node, int lc, int rc, int l, int r, int v) { int len = rc - lc + 1; if (l <= lc && rc <= r) { node.sum = v == 1 ? len : 0; node.add = v; return ; } pushdown(node, len); int mid = lc + rc >> 1; if (l <= mid) update(node.ls, lc, mid, l, r, v); if (r > mid) update(node.rs, mid + 1, rc, l, r, v); pushup(node); } int query(Node node, int lc, int rc, int l, int r) { if (l <= lc && rc <= r) return node.sum; pushdown(node, rc - lc + 1); int mid = lc + rc >> 1, ans = 0; if (l <= mid) ans = query(node.ls, lc, mid, l, r); if (r > mid) ans += query(node.rs, mid + 1, rc, l, r); return ans; } void pushdown(Node node, int len) { if (node.ls == null) node.ls = new Node(); if (node.rs == null) node.rs = new Node(); if (node.add == 0) return ; int add = node.add; if (add == -1) { node.ls.sum = node.rs.sum = 0; } else { node.ls.sum = len - len / 2; node.rs.sum = len / 2; } node.ls.add = node.rs.add = add; node.add = 0; } void pushup(Node node) { node.sum = node.ls.sum + node.rs.sum; } public void addRange(int left, int right) { update(root, 1, N - 1, left, right - 1, 1); } public boolean queryRange(int left, int right) { return query(root, 1, N - 1, left, right - 1) == right - left; } public void removeRange(int left, int right) { update(root, 1, N - 1, left, right - 1, -1); }}- 工夫复杂度：
addRange、queryRange和removeRange操作复杂度均为 $O(\log{n})$ - 空间复杂度：$O(m\log{n})$
最初
这是咱们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.715 篇，系列开始于 2021/01/01，截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目，局部是有锁题，咱们将先把所有不带锁的题目刷完。
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