Range Sum Query and Range Update Query (RSQ and RUQ)
概要
以下のクエリが処理できる遅延評価セグメント木の実装
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\(a_l, a_{l+1}, ..., a_{r-1}\) の値を \(x\) に更新
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\(a_l, a_{l+1}, ..., a_{r-1}\) の合計を求める
具体的計算
遅延評価セグメント木(Segment Tree with Lazy Propagation)の実装では、 各区間Iには区間の値value[ \(I\) ]と遅延させている値lazy[ \(I\) ]を持たせる。
区間更新
区間 \(I = [l, r)\) の値更新処理では、以下を行う。
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更新する区間が含まれる全ての区間で遅延させている値lazyをトップダウンに伝搬
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自身が持っているlazy値を半分ずつ左右に値を代入していく
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伝搬させる区間は \(2 \lceil \log N \rceil + 1\) 個以下
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区間 \(I\) に含まれる(最小個の)区間の値を全て更新
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更新する区間は高々 \(2 \lceil \log N \rceil - 2\) 個
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value[ \(I\) ] = lazy[ \(I\) ] = x * (区間の長さ)
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更新する区間を含む全ての区間の値valueをボトムアップに更新
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遅延値を伝搬した1の区間の値を、左右の区間の和で更新
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合計計算
区間 \(I = [l, r)\) 内の最小値計算は、以下のように行う。
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2の計算で参照する区間が含まれる全ての区間で遅延させている値lazyをトップダウンに伝搬
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自身が持っているlazy値を半分ずつ左右に値を代入していく
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伝搬させる区間は \(2 \lceil \log N \rceil + 1\) 個以下
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区間 \(I\) に含まれる(最小個の)区間の和を求める
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確認する区間は高々 \(2 \lceil \log N \rceil - 2\) 個
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計算量
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区間更新: \(O(\log N)\)
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最小値計算: \(O(\log N)\)
実装
# N: 処理する区間の長さ
N = ...
LV = (N-1).bit_length()
N0 = 2**LV
data = [0]*(2*N0)
lazy = [None]*(2*N0)
def gindex(l, r):
L = (l + N0) >> 1; R = (r + N0) >> 1
lc = 0 if l & 1 else (L & -L).bit_length()
rc = 0 if r & 1 else (R & -R).bit_length()
for i in range(LV):
if rc <= i:
yield R
if L < R and lc <= i:
yield L
L >>= 1; R >>= 1
# 遅延伝搬処理
def propagates(*ids):
for i in reversed(ids):
v = lazy[i-1]
if v is None:
continue
lazy[2*i-1] = lazy[2*i] = data[2*i-1] = data[2*i] = v >> 1
lazy[i-1] = None
# 区間[l, r)をxに更新
def update(l, r, x):
*ids, = gindex(l, r)
propagates(*ids)
L = N0 + l; R = N0 + r
v = x
while L < R:
if R & 1:
R -= 1
lazy[R-1] = data[R-1] = v
if L & 1:
lazy[L-1] = data[L-1] = v
L += 1
L >>= 1; R >>= 1; v <<= 1
for i in ids:
data[i-1] = data[2*i-1] + data[2*i]
# 区間[l, r)内の合計を求める
def query(l, r):
propagates(*gindex(l, r))
L = N0 + l; R = N0 + r
s = 0
while L < R:
if R & 1:
R -= 1
s += data[R-1]
if L & 1:
s += data[L-1]
L += 1
L >>= 1; R >>= 1
return s
Verified
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AOJ: "DSL_2_I: Range Query - RSQ and RUQ": source (Python3, 3.99sec)