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比翼の鼠

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KDT 从入门到夺门而出

简介

首先要知道 KD−Tree 是干什么的，它最广泛的用法便是维护 k 维最近点对（大部分时候是二维）。

先来讲没有插入，直接建树的。

它的每个结点维护这样子的数据，其中 lc 和 rc 代表左右儿子，v[i] 代表第 i 维当前点的取值，L[i] 和 U[i] 分别代表第 i 维上当前点对应的子树中所有点的范围，它其实对应了一个矩形。

比如一棵子树中根为 (114514,114514)，左儿子为 (1919,1919) 右儿子为 (810,810)，那么对于根来说 L[1]=810,R[1]=114514。

struct KD {
    int lc, rc;
    double v[2], L[2], U[2];
    bool operator < (const KD &t) const {
        return v[K] < t.v[K];
    }
} tr[N];

然后是建树过程，其实和替罪羊树的重构过程很像，都是拍扁再拎起来。具体地我们使用 nth_element 函数，将一排数根据 mid 分成两半。同时，为了保证复杂度，我们要轮流对第 k 维排序，即 0,1 循环，上文的比较函数也是为了这个所定义的。值得注意的是 k 是函数内的 K 是一个全局变量。

pushup 操作也比较简朴，看看就懂了，就是用儿子更新父亲。

void pushup(int u) {
    rep(i, 0, 1) {
        tr[u].L[i] = tr[u].U[i] = tr[u].v[i];
        if (tr[u].lc) {
            tr[u].L[i] = min(tr[u].L[i], tr[tr[u].lc].L[i]);
            tr[u].U[i] = max(tr[u].U[i], tr[tr[u].lc].U[i]);
        } 
        if (tr[u].rc) {
            tr[u].L[i] = min(tr[u].L[i], tr[tr[u].rc].L[i]);
            tr[u].U[i] = max(tr[u].U[i], tr[tr[u].rc].U[i]);
        }
    }
}
int build(int l, int r, int k) {
    if (l > r) return 0;
    int mid = l + r >> 1;
    K = k; nth_element(tr + l, tr + mid, tr + r);
    tr[mid].lc = build(l, mid - 1, k ^ 1);
    tr[mid].rc = build(mid + 1, r, k ^ 1);
    pushup(mid);
    return mid;
}

查询也不算非常困难，我们从根开始，分别计算要查的结点 cur 到根的距离，以及到左右儿子所在范围的最近距离。由于上文的 L 和 U 在两维状态下可以看做是一个矩形，所以相当于一个点到矩形的最短距离。可以看看代码画图理解一下。

回到 query 中，我们得知 dist 后，可以贪心地在左右儿子中选择 dist 小的来优先更新，然后在考虑另一侧。同时左右边的最优答案一定得小于当前全局最优值，否则不用更新。

inline double sq(double x) {
    return x * x;
}
inline double dis1(int x) {
    double res = 0;
    rep(i, 0, 1) res += sq(tr[cur].v[i] - tr[x].v[i]);
    return res;
}
inline double dis2(int x) {
    if (!x) return 2e18;
    double res = 0;
    rep(i, 0, 1) res += sq(max(0.0, tr[cur].v[i] - tr[x].U[i])) + sq(max(0.0, tr[x].L[i] - tr[cur].v[i]));
    return res;
}
void query(int u) {
    if (!u) return;
    if (u != cur) ans = min(ans, dis1(u));
    double d1 = dis2(tr[u].lc), d2 = dis2(tr[u].rc);
    if (d1 < d2) {
        if (d1 < ans) query(tr[u].lc);
        if (d2 < ans) query(tr[u].rc);
    } else {
        if (d2 < ans) query(tr[u].rc);
        if (d1 < ans) query(tr[u].lc);
    }
}

经过证明（我不会），在处理二维时的复杂度是根号的，build 是 O(nlogn)，k 维是 O(n1−1k) 的。

当然你也可以动态差点不 build，同样类似于替罪羊数当 A∗sz[root]≥max(sz[lc],sz[rc]) 时就直接重构。A 我一般取 0.7。

bool cmp(int a, int b) {
    return tr[a].v[K] < tr[b].v[K];
}
int rebuild(int l, int r, int k) {
    if (l > r) return 0;
    int mid = l + r >> 1;
    K = k; nth_element(g + l, g + mid, g + r + 1, cmp);
    tr[g[mid]].lc = rebuild(l, mid - 1, k ^ 1);
    tr[g[mid]].rc = rebuild(mid + 1, r, k ^ 1);
    pushup(g[mid]);
    return g[mid];
}
void dfs(int u) {
    if (!u) return;
    g[++ cnt] = u;
    dfs(tr[u].lc);
    dfs(tr[u].rc);
}
void check(int &u, int k) {
    if (tr[u].sz * A < max(tr[tr[u].lc].sz, tr[tr[u].rc].sz)) 
        cnt = 0, dfs(u), u = rebuild(1, cnt, k);
}
void insert(int &u, int k) {
    if (!u) { u = cur; pushup(u); return; }
    insert(tr[cur].v[k] <= tr[u].v[k] ? tr[u].lc : tr[u].rc, k ^ 1);
    pushup(u);
    check(u, k);
}

模板

以P1429 平面最近点对（加强版）为例，贴个板子。

#include <bits/stdc++.h>
#define rep(i, a, b) for (int i = (a); i <= (b); i ++)
#define fro(i, a, b) for (int i = (a); i >= b; i --)
#define INF 0x3f3f3f3f
#define eps 1e-6
#define lowbit(x) (x & (-x))
#define initrand srand((unsigned)time(0))
#define random(x) ((LL)rand() * rand() % (x))
#define eb emplace_back
using namespace std;
typedef long long LL;
typedef pair<int, int> PII;
typedef pair<double, int> PDI;
inline int read() {
    int x = 0, f = 1;
    char ch = getchar();
    while (ch < '0' || ch > '9') { if (ch == '-') f = -1; ch = getchar(); }
    while (ch >= '0' && ch <= '9') { x = (x << 1) + (x << 3) + (ch ^ 48); ch = getchar(); }
    return x * f;
}

const int N = 200010;
int n, K, cur;
double ans = 2e18;

struct KD {
    int lc, rc;
    double v[2], L[2], U[2];
    bool operator < (const KD &t) const {
        return v[K] < t.v[K];
    }
} tr[N]; 

void pushup(int u) {
    rep(i, 0, 1) {
        tr[u].L[i] = tr[u].U[i] = tr[u].v[i];
        if (tr[u].lc) {
            tr[u].L[i] = min(tr[u].L[i], tr[tr[u].lc].L[i]);
            tr[u].U[i] = max(tr[u].U[i], tr[tr[u].lc].U[i]);
        } 
        if (tr[u].rc) {
            tr[u].L[i] = min(tr[u].L[i], tr[tr[u].rc].L[i]);
            tr[u].U[i] = max(tr[u].U[i], tr[tr[u].rc].U[i]);
        }
    }
}

int build(int l, int r, int k) {
    if (l > r) return 0;
    int mid = l + r >> 1;
    K = k; nth_element(tr + l, tr + mid, tr + r + 1);
    tr[mid].lc = build(l, mid - 1, k ^ 1);
    tr[mid].rc = build(mid + 1, r, k ^ 1);
    pushup(mid);
    return mid;
}

inline double sq(double x) {
    return x * x;
}

inline double dis1(int x) {
    double res = 0;
    rep(i, 0, 1) res += sq(tr[cur].v[i] - tr[x].v[i]);
    return res;
}

inline double dis2(int x) {
    if (!x) return 2e18;
    double res = 0;
    rep(i, 0, 1) res += sq(max(0.0, tr[cur].v[i] - tr[x].U[i])) + sq(max(0.0, tr[x].L[i] - tr[cur].v[i]));
    return res;
}

void query(int u) {
    if (!u) return;
    if (u != cur) ans = min(ans, dis1(u));
    double d1 = dis2(tr[u].lc), d2 = dis2(tr[u].rc);
    if (d1 < d2) {
        if (d1 < ans) query(tr[u].lc);
        if (d2 < ans) query(tr[u].rc);
    } else {
        if (d2 < ans) query(tr[u].rc);
        if (d1 < ans) query(tr[u].lc);
    }
}

int main() {
    n = read();
    rep(i, 1, n) scanf("%lf%lf", &tr[i].v[0], &tr[i].v[1]);
    int root = build(1, n, 0);
    for (cur = 1; cur <= n; cur ++) query(root); 
    printf("%.4lf\n", sqrt(ans));
    return 0;
}

#include <bits/stdc++.h>
#define rep(i, a, b) for (int i = (a); i <= (b); i ++)
#define fro(i, a, b) for (int i = (a); i >= b; i --)
#define INF 0x3f3f3f3f
#define eps 1e-6
#define lowbit(x) (x & (-x))
#define initrand srand((unsigned)time(0))
#define random(x) ((LL)rand() * rand() % (x))
#define eb emplace_back
using namespace std;
typedef long long LL;
typedef pair<int, int> PII;
typedef pair<double, int> PDI;
inline int read() {
    int x = 0, f = 1;
    char ch = getchar();
    while (ch < '0' || ch > '9') { if (ch == '-') f = -1; ch = getchar(); }
    while (ch >= '0' && ch <= '9') { x = (x << 1) + (x << 3) + (ch ^ 48); ch = getchar(); }
    return x * f;
}

const int N = 200010;
const double A = 0.7;
int n, K, root, cur;
double ans = 2e18;

int idx;
struct KD {
    int lc, rc, sz;
    double v[2], L[2], U[2];
    bool operator < (const KD &t) const {
        return v[K] < t.v[K];
    }
} tr[N]; 

void pushup(int u) {
    tr[u].sz = tr[tr[u].lc].sz + tr[tr[u].rc].sz;
    rep(i, 0, 1) {
        tr[u].L[i] = tr[u].U[i] = tr[u].v[i];
        if (tr[u].lc) {
            tr[u].L[i] = min(tr[u].L[i], tr[tr[u].lc].L[i]);
            tr[u].U[i] = max(tr[u].U[i], tr[tr[u].lc].U[i]);
        } 
        if (tr[u].rc) {
            tr[u].L[i] = min(tr[u].L[i], tr[tr[u].rc].L[i]);
            tr[u].U[i] = max(tr[u].U[i], tr[tr[u].rc].U[i]);
        }
    }
}

int g[N], cnt;

bool cmp(int a, int b) {
    return tr[a].v[K] < tr[b].v[K];
}

int rebuild(int l, int r, int k) {
    if (l > r) return 0;
    int mid = l + r >> 1;
    K = k; nth_element(g + l, g + mid, g + r + 1, cmp);
    tr[g[mid]].lc = rebuild(l, mid - 1, k ^ 1);
    tr[g[mid]].rc = rebuild(mid + 1, r, k ^ 1);
    pushup(g[mid]);
    return g[mid];
}

void dfs(int u) {
    if (!u) return;
    g[++ cnt] = u;
    dfs(tr[u].lc);
    dfs(tr[u].rc);
}

void check(int &u, int k) {
    if (tr[u].sz * A < max(tr[tr[u].lc].sz, tr[tr[u].rc].sz)) 
        cnt = 0, dfs(u), u = rebuild(1, cnt, k);
}

void insert(int &u, int k) {
    if (!u) { u = cur; pushup(u); return; }
    insert(tr[cur].v[k] <= tr[u].v[k] ? tr[u].lc : tr[u].rc, k ^ 1);
    pushup(u);
    check(u, k);
}

inline double sq(double x) {
    return x * x;
}

inline double dis1(int x) {
    double res = 0;
    rep(i, 0, 1) res += sq(tr[cur].v[i] - tr[x].v[i]);
    return res;
}

inline double dis2(int x) {
    if (!x) return 2e18;
    double res = 0;
    rep(i, 0, 1) res += sq(max(0.0, tr[cur].v[i] - tr[x].U[i])) + sq(max(0.0, tr[x].L[i] - tr[cur].v[i]));
    return res;
}

void query(int u) {
    if (!u) return;
    if (u != cur) ans = min(ans, dis1(u));
    double d1 = dis2(tr[u].lc), d2 = dis2(tr[u].rc);
    if (d1 < d2) {
        if (d1 < ans) query(tr[u].lc);
        if (d2 < ans) query(tr[u].rc);
    } else {
        if (d2 < ans) query(tr[u].rc);
        if (d1 < ans) query(tr[u].lc);
    }
}

int main() {
    n = read();
    rep(i, 1, n) scanf("%lf%lf", &tr[i].v[0], &tr[i].v[1]);
    for (cur = 1; cur <= n; cur ++) insert(root, 0);
    for (cur = 1; cur <= n; cur ++) query(root); 
    printf("%.4lf\n", sqrt(ans));
    return 0;
}

模板题

P2479 [SDOI2010] 捉迷藏

距离计算更改为曼哈顿距离，然后再增加统计一下最大值即可。

直接建树会比动态插入快非常多。

代码

P4148 简单题

操作 1 可以看作动态插点，操作 2 可以直接用类似线段树查询的方式，对于每个结点分类讨论三种（我们将一个 KDT 结点表示范围看作矩形）：

  1. 该节点所对矩形完全不包含于询问矩形
  2. 该节点所对矩形完全包含于询问矩形
  3. 部分包含

对于 1 和 2 来说是简单的，对于 3，我们可以判断一下当前节点的 v 是否在矩形内，然后递归左右子树最后加上根的贡献。
时间复杂度被证明是根号的。

代码

困难一点的题

P5471 [NOI2019] 弹跳

考虑 KDT 优化建图后跑 dijkstra，我们把 1∼n 记为原始的点（下文称为实点），n+1∼2n 记为 KDT 建出来的点（虚点）。显然一个实点 u 对应虚点 u+n。对于一个虚点 u，它显然可以向 u−n 连边，也可以向它在 KDT 中的左右儿子连边；对于一个实点，我们遍历从该点出发的弹跳装置，分类讨论（以下点均为实点所对虚点）：

  1. 一个虚点 x 对应的矩阵完全包含在弹跳装置内，直接将 u 向 x 连边
  2. 完全不包含，直接返回
  3. 部分包含的话，如果该虚点的坐标能够包含于弹跳装置内就让 u 向 x−n 连边

然而如果真的连边的话会被卡爆，我们考虑边做 dij 边跑上面过程，每次不建边直接用需要的点进行更新操作。

于是这道题就做完了，代码稍微有点难写。

代码

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