CDQ分治和三维偏序
专题:CDQ 分治
本页面将完整介绍 CDQ 分治。
简介
CDQ 分治是一种思想而不是具体的算法,与动态规划类似。目前这个思想的拓展十分广泛,依原理与写法的不同,大致分为三类:
- 解决和点对有关的问题。
- 1D 动态规划的优化与转移。
- 通过 CDQ 分治,将一些动态问题转化为静态问题。
CDQ 分治的思想最早由 IOI2008 金牌得主陈丹琦在高中时整理并总结,它也因此得名。
解决和点对有关的问题
这类问题多数类似于「给定一个长度为 nn 的序列,统计有一些特性的点对 (i,j)(i,j) 的数量/找到一对点 (i,j)(i,j) 使得一些函数的值最大」。
CDQ 分治解决这类问题的算法流程如下:
- 找到这个序列的中点 ;
- 将所有点对 (i,j) 划分为 3 类:
- 1≤i≤mid,1≤j≤mid 的点对;
- 1≤i≤mid,mid+1≤j≤n 的点对;
- mid+1≤i≤n,mid+1≤j≤n 的点对。
- 将 (1,n) 这个序列拆成两个序列 (1,mid) 和 (mid+1,n) 。此时第一类点对和第三类点对都在这两个序列之中;
- 递归地处理这两类点对;
- 设法处理第二类点对。
可以看到 CDQ 分治的思想就是不断地把点对通过递归的方式分给左右两个区间。
在实际应用时,我们通常使用一个函数 solve(l,r) 处理 l≤i≤r,l≤j≤r 的点对。上述算法流 程中的递归部分便是通过 solve(l,mid) 与 solve(mid,r) 来实现的。剩下的第二类点对则需要额外设计算法解决。
典型例题1:LOJ112/洛谷P3810 三维偏序(陌上开花)
分析:
三维偏序(陌上开花)是 CDQ 分治的经典问题。
假设我们现在写好了 solve (l, r) ,并且通过递归搞定了 solve (l, mid) 和 solve(mid+1,r) 。现在我们要做的,就是统计满足 l≤i≤mid,mid+1≤j≤r 的点对 (i, j)(i,j) 中,有多个点对还满足 i<j,ai<aj,bi<bj 的限制条件。
稍微思考一下就会发现,那个 i<j 的限制条件没啥用了:既然 i 比 mid 小, j 比 mid 大,那 i 肯定比 j 要小。 现在还剩下两个限制条件: ai<aj 与 bi<bj , 根据这个限制条件我们就可以枚举 j , 求出有多少个满足条件的 i。
为了方便枚举,我们把 (l,mid) 和 (mid+1,r) 中的点全部按照 a 的值从小到大排个序。之后我们依次枚举每一 个 j , 把所有 ai<aj 的点 i 全部揷入到某种数据结构里(这里我们选择树状数组)。此时只要查询树状数组里有多少个点的 b 值是小于 bj 的,我们就求出了对于这个点 j ,有多少个 ii 可以合法匹配它了。
当我们揷入一个 b 值等于 xx 的点时,我们就令树状数组的 xx 这个位置单点 +1+1,而查询树状数组里有多少个点小于 xx 的操作实际上就是在求前缀和,只要我们事先对于所有的 bb 值做了离散化,我们的复杂度就是对的。
对于每一个 j,我们都需要将所有 ai<aj 的点 i 揷入树状数组中。由于所有的 i 和 j 都已事先按照 aa 值排好序, 这样的话只要以双指针的方式在树状数组里揷入点,则对树状数组的揷入操作就能从 O(n2) 次降到 O(n) 次。
通过这样一个算法流程,我们就用 O(nlogn) 的时间处理完了关于第二类点对的信息了。此时算法的时间复杂度 是 T(n)= T( n/2 ) + T( n/2 ) + O( nlogn )= O(nlog2n)。【三维偏序(陌上开花)-参考代码-CDQ分治】
CDQ分治的限制
- 题目允许离线操作
- 修改操作对询问的贡献独立,且修改之间互不影响
- 修改对答案的贡献是确定的,与判定标准无关
CDQ分治和整体二分
CDQ分治和整体二分都是基于分治的思想,把复杂的问题拆分成许多可以简单求的解子问题。但是这两种算法必须离线处理,不能解决一些强制在线的题目。不过如果题目允许离线的话,这两种算法要比在线解法(如树套树)快很多。