Сжатое многомерное дерево отрезков — различия между версиями
(→Источники информации) |
(→Псевдокод) |
||
Строка 35: | Строка 35: | ||
build_compressed_tree(element[] array, int coordinate = 1) <font color=green>//рекурсивная процедура построения сжатого дерева отрезков</font> | build_compressed_tree(element[] array, int coordinate = 1) <font color=green>//рекурсивная процедура построения сжатого дерева отрезков</font> | ||
{ | { | ||
− | if (coordinate < p) | + | '''if''' (coordinate < p) |
{ | { | ||
sort(array, coordinate); <font color=green>//сортировка массива по нужной координате </font> | sort(array, coordinate); <font color=green>//сортировка массива по нужной координате </font> | ||
segment_tree = build_subarray_tree(array); | segment_tree = build_subarray_tree(array); | ||
− | for each (vertex v in segment_tree) | + | '''for''' each (vertex v in segment_tree) |
{ | { | ||
build_compressed_tree(inside_array(v), coordinate + 1); | build_compressed_tree(inside_array(v), coordinate + 1); | ||
} | } | ||
} | } | ||
− | if (coordinate == p) | + | '''if''' (coordinate == p) |
{ | { | ||
sort(array, coordinate); | sort(array, coordinate); |
Версия 12:28, 5 июня 2015
Задача: |
Пусть имеется множество | , состоящее из взвешенных точек в -мерном пространстве. Необходимо быстро отвечать на запрос о суммарном весе точек, находящихся в -мерном прямоугольнике
Вообще говоря, с поставленной задачей справится и обычное
-мерное дерево отрезков. Для этого достаточно на -том уровне вложенности строить дерево отрезков по всевозможным -тым координатам точек множества , а при запросе использовать на каждом уровне бинарный поиск для установления желаемого подотрезка. Очевидно, запрос будет делаться за времени, а сама структура данных будет занимать памяти.Содержание
Оптимизация
Для уменьшения количества занимаемой памяти можно провести оптимизацию
-мерного дерева отрезков. Для начала, будем использовать дерево отрезков с сохранением всего подотрезка в каждой вершине. Другими словами, в каждой вершине дерева отрезков мы будем хранить не только какую-то сжатую информацию об этом подотрезке, но и все элементы множества , лежащие в этом подотрезке. На первый взгляд, это только увеличит объем структуры, но не все так просто. При построении будем действовать следующим образом — каждый раз дерево отрезков внутри вершины будем строить не по всем элементам множества , а только по сохраненному в этой вершине подотрезку. Действительно, незачем строить дерево по всем элементам, когда элементы вне подотрезка уже были "исключены" и заведомо лежат вне желаемого -мерного прямоугольника. Такое "усеченное" многомерное дерево отрезков называется сжатым.Построение дерева
Рассмотрим алгоритм построения сжатого дерева отрезков на следующем примере:
- Cоставим массив из всех
- Повторим построение дерева для каждого из них (координата последняя, поэтому в вершинах этих деревьев мы уже ничего строить не будем — подмассивы в каждой вершине можно не сохранять)
Псевдокод
build_subarray_tree(element[] array) { //построение одномерного дерева отрезков на массиве array с сохранением подмассива в каждой вершине }
build_normal_tree(element[] array) { //построение обычного одномерного дерева отрезков на массиве array }
get_inside_array(vertex v) { //получение подмассива, сохраненного в вершине vertex }
build_compressed_tree(element[] array, int coordinate = 1) //рекурсивная процедура построения сжатого дерева отрезков { if (coordinate < p) { sort(array, coordinate); //сортировка массива по нужной координате segment_tree = build_subarray_tree(array); for each (vertex v in segment_tree) { build_compressed_tree(inside_array(v), coordinate + 1); } } if (coordinate == p) { sort(array, coordinate); build_normal_tree(array); } }
Анализ полученной структуры
Легко понять, что сжатое