基本数据结构
最基本的数据结构有栈、队列、链表、堆等等,除了链表之外,C++的STL都有相应的实现。
- 栈:stack<type>,
push()
,pop()
,top()
等; - 队列:queue<type>,
push()
,pop()
,front()
等; - 堆:priority_queue<type>(priority_queue<type,vector<type>,func>),
push()
,pop()
,top()
等; - 集合:set<type>,
insert()
,count()
,size()
等;
除此之外,STL中还有很多有用的数据结构,比如说:
- deque:双端队列,注意STL中的栈和队列其实都是基于deque实现的;
- vector:向量,类似数组,而且是可变长数组;
- map:内部实现的是红黑树,可以实现任意两种类型的一一映射;
- unordered_map:内部实现的是哈希表,其实和map功能差不多,但是这个查找更快,不过内部元素无序;
- bitset:一种支持各种位运算并且特别高效的结构;
- multiset:支持重复元素的集合;
- pair:二元对,比较方便;
并查集
一种树形结构,支持集合的合并和查询:
- 合并(union):合并两个子集;
- 查询(find):查询某个元素属于哪个集合;
并查集的名字也由此而来。
并查集的代码如下:
const int maxn=1e5+5;
int n,far[maxn];
int find(int x) {return x==far[x]?x:far[x]=find(far[x]);}
bool isSame(int x,int y) {return find(x)==find(y);}
void unite(int x,int y) {far[find(x)]=find(y);}
// 注意要初始化
// REP(i,1,n) far[i]=i;
上面的代码已经实现了路径压缩,大多数情况已经足够快了(平均单次复杂度是阿克曼函数级别的),如果要求比较严格,可以加上启发式合并,也就是合并的时候让集合小的合并到集合大的上面去。
st表
st表用于处理RMQ问题,可以在O(nlogn)的时间内建表,在O(1)时间内查询。
其实就是一个倍增+dp的思想, 表示 至 这个区间的最值。
代码如下:
const int maxn=1e5+5;
int st[maxn][22],lg2[maxn],a[maxn];
void get_st(int n)
{
REP(i,2,maxn-1) lg2[i]=lg2[i-1]+(1<<(lg2[i-1]+1)==i);
REP(i,1,n) st[i][0]=a[i];
REP(j,1,lg2[n]) REP(i,1,n+1-(1<<j))
st[i][j]=max(st[i][j-1],st[i+(1<<(j-1))][j-1]);
}
int RMQ(int l,int r)
{
int k=lg2[r-l+1];
return max(st[l][k],st[r-(1<<k)+1][k]);
}
扩展到二维,其实也是一样的,用 表示 至 这个区间内的最值。
代码如下:
const int maxn=500,N=11;
int lg2[maxn],a[maxn][maxn],st[maxn][maxn][N][N];
void get_st(int n,int m)
{
REP(i,2,maxn-1) lg2[i]=lg2[i-1]+(1<<(lg2[i-1]+1)==i);
REP(i,1,n) REP(j,1,m) st[i][j][0][0]=a[i][j];
int t=lg2[n];
REP(i,0,t) REP(j,0,t)
{
if(!i && !j) continue;
REP(r,1,n+1-(1<<i)) REP(c,1,m+1-(1<<j))
if(i) st[r][c][i][j]=max(st[r][c][i-1][j],st[r+(1<<(i-1))][c][i-1][j]);
else st[r][c][i][j]=max(st[r][c][i][j-1],st[r][c+(1<<(j-1))][i][j-1]);
}
}
int RMQ2(int x,int y,int xx,int yy)
{
int k=lg2[xx-x+1],kk=lg2[yy-y+1];
int ans1=max(st[x][y][k][kk],st[xx-(1<<k)+1][y][k][kk]);
int ans2=max(st[x][yy-(1<<kk)+1][k][kk],st[xx-(1<<k)+1][yy-(1<<kk)+1][k][kk]);
return max(ans1,ans2);
}
做题的时候对于二维情况,比较多的是算一个正方形内部的最值,这个时候st数组只用三维就够了。
线段树
一种支持可合并的区间操作的数据结构,比如区间极值,区间和等等。
线段树有很多技巧,懒惰标记,永久标记(其实就是某个点管了整个子树)等等。
由于线段树是一种非常基本的竞赛必备知识,已经写了很多了,这里就放一个支持区间加法更新的 洛谷P3372 的模板:
const int maxn=1e5+5;
LL a[maxn],tree[maxn<<2],tag[maxn<<2];
#define chl k<<1
#define chr k<<1|1
#define mid ((l+r)>>1)
void push_up(int k) {tree[k]=tree[chl]+tree[chr];}
void build(int k,int l,int r)
{
if(l>r) return;
if(l==r) {tree[k]=a[l]; return;}
build(chl,l,mid); build(chr,mid+1,r);
push_up(k);
}
void push_down(int k,int l,int r)
{
if(!tag[k]) return;
tag[chl]+=tag[k]; tag[chr]+=tag[k];
tree[chl]+=tag[k]*(mid-l+1); tree[chr]+=tag[k]*(r-mid);
tag[k]=0;
}
void add(int k,int l,int r,int ll,int rr,LL x)
{
if(l>rr || ll>r) return;
if(l>=ll && r<=rr)
{
tree[k]+=(r-l+1)*x;
tag[k]+=x;
return;
}
push_down(k,l,r);
add(chl,l,mid,ll,rr,x); add(chr,mid+1,r,ll,rr,x);
push_up(k);
}
LL query(int k,int l,int r,int ll,int rr)
{
if(l>rr || ll>r) return 0;
if(l>=ll && r<=rr) return tree[k];
push_down(k,l,r);
return query(chl,l,mid,ll,rr)+query(chr,mid+1,r,ll,rr);
}
int main()
{
int n=read(),m=read();
REP(i,1,n) a[i]=read();
build(1,1,n);
while(m--)
{
int op=read(),l=read(),r=read();
if(op==1) {int x=read(); add(1,1,n,l,r,x);}
else printf("%lld\n",query(1,1,n,l,r));
}
return 0;
}
单调队列
其实有单调栈和单调队列,但是其实单调栈就是一种特殊的单调队列,所以可以混为一谈。
单调队列就是维护一个序列,这个序列是单调的,而且只能从队首和队尾进行操作(单调栈就是只能栈顶),往往用于优化某一类问题,这一类问题有很多潜在答案,我们每次把更优的答案放在更前面,并且保证每个值只会出入队列一次,这样就可以在 O(n) 的时间内解决这类问题。
经典的应用是 滑动窗口(sliding window) ,该题的代码如下:
const int maxn=1e6+5;
typedef pair<int,int> P;
P Q[maxn];
int head,tail,n,k,a[maxn];
void solve(int cmp(int,int))
{
head=tail=0;
REP(i,1,n)
{
if(i<k)
{
while(head<tail && cmp(Q[tail-1].first,a[i])) tail--;
Q[tail++]=P(a[i],i);
}
else
{
while(head<tail && Q[head].second<=i-k) head++;
while(head<tail && cmp(Q[tail-1].first,a[i])) tail--;
Q[tail++]=P(a[i],i);
printf("%d ",Q[head].first);
}
}
puts("");
}
int cmp1(int x,int y) {return x<=y;}
int cmp2(int x,int y) {return x>=y;}
int main()
{
//freopen("input.txt","r",stdin);
scanf("%d%d",&n,&k);
REP(i,1,n) scanf("%d",&a[i]);
solve(cmp2); solve(cmp1);
return 0;
}
单调队列还可以解决很多问题,比如说对于一个序列,可以求出每个数左侧第一个大于(或等于)这个数的位置,比如这题 bad hair day(这题是右侧)。这题代码如下:
const int maxn=8e4+5;
typedef pair<int,int> P;
P Q[maxn];
int head,tail,n,h[maxn],l[maxn];
int main()
{
//freopen("input.txt","r",stdin);
n=read();
REP_(i,n,1) h[i]=read();
LL ans=0;
REP(i,1,n)
{
while(head<tail && Q[tail-1].first<h[i]) tail--;
l[i]=head<tail?Q[tail-1].second:0;
Q[tail++]=P(h[i],i);
}
REP(i,1,n) ans+=i-l[i]-1;
cout<<ans;
return 0;
}
另外,单调队列还可以用来优化dp。