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区间最值操作与区间历史最值详解
本文讲解了一种叫做 Segment
Tree
Beats
的使用线段树维护区间最值操作的方法,和维护区间历史最值的常用手段。主要参考了了吉老师 2016
年集训队论文(见文末参考资料)。
前置知识:懒标记线段树。
区间最值操作
首先假设我们有一个序列 A
。区间最值操作是指,给定 l,r,k
,对于所有 i\in[l,r]
,将 A_i
变成 \min(A_i,k)
或 \max(A_i,k)
的一种操作。下面由一道例题引入。
给出一个长度为
n(n\leq 10^6)
的序列A
和m(m\leq 10^6)
次操作,每次操作为以下三种类型之一:1
. 给出l,r,k
,对于所有i\in[l,r]
,将A_i
变成\min(A_i,k)
2
. 给出l,r
,求序列A
区间[l,r]
的 最大值3
. 给出l,r
,求\displaystyle \sum_{i=l}^{r}
在这道题中,第一种操作就是 区间最值操作。我们发现,关于区间 最大值的询问 是可以使用 带懒标记的线段树维护 的,而 区间和则不是很容易求出,因为这 不能在下传标记时快速更新答案。
考虑到区间取 \min
的操作只会对 最大值超过 k
的节点产生影响,我们可以在这方面产生思路。为了使复杂度变低,线段树的一个节点要维护三个信息:
- 区间最大值
mx
- 区间严格次大值
se
- 最大值的个数
cnt
那么,一次区间 最值操作min
作用在这个节点上时,可以被分为以下三种情况:
k≥mx
,此时该操作不会对当前节点产生影响,直接退出se<k<mx
,此时这个节点维护的区间中所有最大值都会被修改为k
,而最大值个数不变。将区间和加上cnt\cdot(k-mx)
,打上懒标记,然后退出即可k\leq se
,此时无法快速更新区间信息,因此我们 需要继续递归到左右子树中,回溯时合并信息
举个例子,现在要以 k=2
对下面这棵线段树维护的区间取 \min
。每个节点左侧表示区间最大值,右侧表示严格次大值。

按照上面描述的操作,我们应该沿着红色的边 dfs
,最后 在红色的节点上更新区间和并打上标记。
这样做的复杂度可以证明是 O(mlogn)
的。
支持区间加减
我们在支持上一道例题中所有操作的同时,加入区间加操作。
此时有两种考虑这个问题的方法:
-
套用上一题的做法,我们只需把标记换成二元组
(add,v)
,表示将当前节点维护的区间先加上add
再与v
取最小值。合并标记 时,先考虑给当前节点加上一个标记,我们除了更新当前节点的区间加标记add
,还需要把它加到v
上;而给当前节点取最小值可以直接将标记对它取\min
。形式地说,当节点x
下传标记到它的儿子ch
时,我们把儿子的标记更新为(add_{ch}+add_x,\min(v_{ch}+add_x,v_x))
即可。 -
换一种新的思路,我们发现这种方法的本质是把线段树上每个节点维护的元素分成了 最大值 和 非最大值 这两类,并对它们分别维护。区间最大值标记只会打在
se<v<mx
的节点上,可以看成只针对最大值的加减操作;而区间加操作对于这两类值都生效。分别维护 区间最大值的加减标记 和 非最大值的加减标记,下传时判断当前节点是否为区间最大值即可。
其中后者看似麻烦一些,但思想很重要,可以扩展到更复杂的问题中(尤其是后面会提到的历史最值问题),因此最好也要理解。如果还不是很明白也没有关系,在下一道例题中会详细讲解。
之前的复杂度分析在这道题无法被沿用。论文中给出了一个基于对标记的分析的 O(mlog^2n)
下界的证明,这个程序的实际运行效率是不错的。
同时支持区间最小值和最大值
给出一个长度为
n(n\leq 5\times 10^5)
的序列A
和m(m\leq 5\times 10^5)
次操作,每次操作为以下六种类型之一:
- 给出
l,r,k
,对于所有i\in[l,r]
,将A_i
加上k
- 给出
l,r,k
,对于所有i\in[l,r]
,将A_i
变成\max(A_i,k)
- 给出
l,r,k
,对于所有i\in[l,r]
,将A_i
变成\min(A_i,k)
- 给出
l,r
, 求\sum_{i=l}^{r}
- 给出
l,r
,求序列A
区间[l,r]
的最大值- 给出
l,r
,求序列A
区间[l,r]
的最小值
在这道题中,区间取 最大值 和 最小值 的操作同时出现了。虽然我们同样可以套用第一道例题的方法,维护区间加、区间取 \max
,区间取 \min
三个标记,但实现起来会很复杂(可以参考 OI-wiki
上的题解)。这里我们可以仍考虑通过划分数域 将区间最值操作转化为区间加减。
应这道题的需要,我们将一个区间的元素划分为 最大值、最小值和 其他值三种。首先在每个节点上肯定要维护区间和 sum
、区间最大值 mx
和最小值 mi
的信息,同时我们也要维护次大值 semx
、次小值 semi
和最大值最小值的个数 cmx
,cmi
。我们分别讨论题目中的三种修改操作。
- 对于加减操作,在线段树上定位区间后直接对三类值同时加上
k
- 对于取最小值操作,在线段树上暴力搜索找到
semx<k<mx
的节点。这些节点对应的区间的最大值都应该改成k
,只对最大值加上k-mx
即可 - 取最大值操作同理
那么,我们需要分别维护这三个数域上的加减标记。但是有一些细节要注意:
-
以最大值上的加减标记为例。下传这个标记时要 判断子区间内是否包含最大值,如果 不包含则应下传其他值的加减标记
-
如果一个区间的值域很小(只有
1
或2
个数),可能会发生一个值既是最大值又是次小值这种情况,也就是发生了数域的重叠。这种情况要特判,分辨到底该被哪个标记作用。
以上两点都会在下面的代码段中体现:
// add1, add2, add3 分别表示最小值、最大值和其他值的加减标记。
// k1, k2, k3 也是按这个顺序。
void update(int o, int k1, int k2, int k3)
// 作用标记并合并标记,一定要注意顺序
{
if (tr[o].mn1==tr[o].mx1)// 只有一种值时,最大值等于最小值
{
if (k1==k3) k1=k2; else k2=k1; // 不应被其他值的标记作用
tr[o].sum+=1ll*k1*tr[o].cmn;
}
else tr[o].sum+=1ll*k1*tr[o].cmn+1ll*k2*tr[o].cmx
+1ll*k3*(tr[o].r-tr[o].l+1-tr[o].cmn-tr[o].cmx);
if (tr[o].mn2==tr[o].mx1) tr[o].mn2+=k2;
// 次小值等于最大值,应该被最大值标记作用
else if (tr[o].mn2!=INF) tr[o].mn2+=k3;
// 否则应该被其他值标记作用
if (tr[o].mx2==tr[o].mn1) tr[o].mx2+=k1;
else if (tr[o].mx2!=-INF) tr[o].mx2+=k3;
// 对次大值同理
tr[o].mn1+=k1, tr[o].mx1+=k2;
tr[o].add1+=k1, tr[o].add2+=k2, tr[o].add3+=k3;
}
void pushdown(int o) {// 下传标记
int mn=min(tr[lc].mn1, tr[rc].mn1);
int mx=max(tr[lc].mx1, tr[rc].mx1);
// 找出最大值和最小值
update(lc, tr[lc].mn1==mn?tr[o].add1:tr[o].add3,
tr[lc].mx1==mx?tr[o].add2:tr[o].add3, tr[o].add3);
// 下传标记到左子树,若左子树中有最大值则下传最大值加减标记,否则下传其他值加减标记。对最小值同理
update(rc, tr[rc].mn1==mn?tr[o].add1:tr[o].add3,
tr[rc].mx1==mx?tr[o].add2:tr[o].add3, tr[o].add3);
// 右子树同理
tr[o].add1=tr[o].add2=tr[o].add3=0;
}
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