算法学习笔记(35): CMD Tree
1.算法学习笔记(∞):杂项2.算法学习笔记(1): 欧几里得算法及其扩展3.算法学习笔记(2): 欧拉定理与逆元4.算法学习笔记(3): 倍增5.算法学习笔记(3.1): ST算法6.算法学习笔记(4): 并查集及其优化7.算法学习笔记(5): 最近公共祖先(LCA)8.算法学习笔记(6): 树链剖分9.算法学习笔记(7): 二分图10.算法学习笔记(8): 网络流11.算法学习笔记(8.0): 网络流前置知识12.算法学习笔记(8.1): 网络最大流算法 EK, Dinic, ISAP13.算法学习笔记(8.2): 上下界网络流14.算法学习笔记(8.3): 网络最大流 - 模型篇15.算法学习笔记(9): 中国剩余定理(CRT)以及其扩展(EXCRT)16.算法学习笔记(10): BSGS算法及其扩展算法17.算法学习笔记(11): 原根18.算法学习笔记(12): 线性基19.算法学习笔记(13): Manacher算法20.算法学习笔记(14): 字符串哈希21.算法学习笔记(15): Trie(字典树)22.算法学习笔记(16): 组合数学基础23.算法学习笔记(17): 快速傅里叶变换(FFT)24.算法学习笔记(18): 平衡树(一)25.算法学习笔记(19): 树上启发式合并(DSU on tree)26.算法学习笔记(20): AC自动机27.算法学习笔记(21): 平衡树(二)28.算法学习笔记(22): 逆序对与原序列29.算法学习笔记(23): 马尔可夫链中的期望问题30.算法学习笔记(24): 狄利克雷卷积和莫比乌斯反演31.算法学习笔记(25): 矩阵树定理32.算法学习笔记(26): 计算几何33.算法学习笔记(27): 后缀结构34.算法学习笔记(28): 筛法35.算法学习笔记(29):分块36.算法学习笔记(30):Kruskal 重构树37.算法学习笔记(31): 李超线段树38.算法学习笔记(32): 分治39.算法学习笔记(33): 格路径与计数40.算法学习笔记(34): 矩阵乘法与线段树标记
41.算法学习笔记(35): CMD Tree
42.算法学习笔记(36): 期望中的停时43.算法学习笔记(37): 点分治,边分治小记44.算法学习笔记(38): 矩阵45.算法学习笔记(39): 2-SAT46.算法学习笔记(40): 具体数学47.算法学习笔记(41): 朴素多项式算法48.算法学习笔记(42): 颜色段均摊49.算法学习笔记(43): 可持久化线段树 - 区间加!50.算法学习笔记(44): 二维问题小计51.算法学习笔记(45): 快速沃尔什变换 FWT52.算法学习笔记(46): 离散余弦变换(DCT)对于 CMD Tree 的理解
原文:# 一种轻量级平衡树
这,EXSGT
,感觉很像支持分裂 WBLT,但是相对来说思路很简单。
首先,在原文中说了:
- 能以均摊 复杂度完成一系列区间问题
但是没说的是,这些区间一定是固定的(没有增加的情况)
也就是说,更多的是处理类似文艺平衡树的问题。
其优点在于(原文之外):
- 无
而缺点在于:
- 不可新增节点,否则,无法保证复杂度。
复杂度证明在原文中,此处不谈,只是注意复杂度是均摊的,而不是严格的!
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