Статистики на отрезках. Корневая эвристика
Корневая эвристика (Sqrt-декомпозиция) — это подход к реализации ассоциативных операций (например, суммирование элементов, нахождение минимума/максимума и т.д.) над идущими подряд элементами некоторого множества размера за .
Построение
Пусть дан массив размерности . Cделаем следующие действия:
- разделим массив на блоки длины ,
- в каждом блоке заранее посчитаем необходимую операцию,
- результаты подсчета запишем в массив размерности , где — количество блоков.
Пример реализации построения массива  для операции :
void build():
    for i = 0 ... cnt
        B[i] = neutral                // neutral — нейтральный элемент для операции  
    for i = 0 ... n - 1
        B[i / len] = B[i / len]  A[i]
Построение, очевидно, происходит за  времени.
Обработка запроса
Пусть получен запрос на выполнение операции на отрезке . Отрезок может охватить некоторые блоки массива полностью, а так же не более двух блоков (начальный и конечный) — не полностью.
Таким образом, для того чтобы найти результат операции на отрезке необходимо вручную выполнить ее на "хвостах", а потом выполнить ее для полученного результата и полных блоков, значения которых мы посчитали заранее.
Пример реализации обработки запроса:
— операция, для которой было сделано построение.
T query(int l, int r):
    left = l / len
    right = r / len
    end = (left + 1) * len - 1
    res = neutral                       //neutral — нейтральный элемент для операции  
    if left == right
        for i = l ... r
            res = res  A[i]
    else
        for i = l ... end
            res = res  A[i]
        for i = left + 1 ... right - 1
            res = res  B[i]
        for i = right * len ... r
            res = res  A[i]
Размер каждого из "хвостов", очевидно, не превосходит длины блока , а количество блоков не превосходит . Поскольку  было выбрано равным  , а  было выбрано равным   , то для выполнения операции на отрезке  понадобится  времени.
Запрос на изменение элемента
Реализация данного запроса будет зависеть от того, имеет ли операция, для которой сделано построение, обратную операцию и обладает ли она свойством коммутативности.
- если оба условия выполняются, то запрос на изменение элемента можно сделать за времени;
- если хотя бы одно из условий не выполняется, то запрос на изменение элемента можно сделать за времени.
Примеры реализации:
— номер элемента из массива , который необходимо заменить; — новое значение для данного элемента.
Запрос на изменение элемента для операции, у которой есть обратная операция, и выполняется свойство коммутативности:
T set(int p, value newValue)
    tmp = B[p / len]  inverse(A[p])   // inverse(A[p]) — обратный элемент
    A[p] = newValue
    B[p / len] = tmp  newValue
Замечание: важность наличия свойства коммутативности подчеркивает следующий контрпример. Известно, что умножение матриц не коммутативно. Возьмем блок , как показано на иллюстрации выше, со следующими значениями:
,
,
,
.
Пусть необходимо изменить значение матрицы на следующее:
.
Тогда значения , и новое значение таковы :
,
,
.
Тогда новое значение следующее:
.
А должно получиться : . Противоречие. Значит, коммутативность важна.
Запрос на изменение элемента для операции, у которой хотя бы одно из условий не выполняется:
T set(int p, value newValue)
    index = len * (p / len)
    A[p] = newValue
    B[p / len] = neutral              // neutral — нейтральный элемент для операции  
    for i = index ... index + len - 1
        B[p / len] = B[p / len]  A[i]



