logo

Ефикасно дизајнирајте уметак, брисање и средњи упити на сету

С обзиром на празан сет у почетку и бројним упитима на њеном тренутку следеће врсте:  

    Уметнути- Уметните нови елемент 'Кс'.Избрисати- Избришите постојећи елемент 'Кс'.Средњи- Штампајте средњи елемент бројева који су тренутно у сету

Пример:  



Input : Insert 1 Insert 4 Insert 7 Median Output : The first three queries should insert 1 4 and 7 into an empty set. The fourth query should return 4 (median of 1 4 7).


За излагачку сврху претпостављамо следеће, али ове претпоставке нису ограничења овде речи: 
1. У сваком случају, сви елементи су различити, то се од њих не догађа више од једном. 
2 'Медијан' упит је направљен само када у сету постоје непарни број елемената. (Морат ћемо да направимо два упита на стаблу сегмента у случају парно бројева) 
3. Елементи у сету крећу се од 1 до + 10 ^ 6.

Метода 1 (наивно)  
У наивном имплементацији можемо да урадимо прве две упите у О (1), али последњи упит у О (МАКС_ЕЛЕМ) где је Мак_елем максимални елемент свих времена (укључујући избрисане елементе).

Претпоставимо мало низа бројање [] (величине 10 ^ 6 + 1) да би се одржило рачунање сваког елемента у подскупини. Следе једноставне и самосталне алгоритме за 3 упита:
Убаци к упит:  



 count[x]++; if (x > max_elem) max_elem = x; n++;


Обриши к упит:   

 if (count[x] > 0) count[x]--; n--;


Средњи упит:   

 sum = 0; i = 0; while( sum <= n / 2 ) { i++; sum += count[i]; } median = i; return median;

Илустрација броја низа [] представља сет {1 4 7 8 9} Медијан Елемент је '7':



Ефикасно дизајн Уметните Обриши и средњи упите на сет' title=


"Средњи" упит намерава да пронађе (Н + 1) / 2. '1' у низу у овом случају 3. '1'; Сада то учинимо исто коришћењем дрвећа сегмента.
 
Метода 2 (користећи Сегментно дрво )  
Правимо сегментно дрво Да бисте сачували збир интервала где интервал [А б] представља број елемената присутних у сету који је тренутно у опсегу [А Б]. На пример, ако узмемо у обзир горе наведени пример упит (3 7) повраћај 2 упита (4 4) враћа 1 упит (5 5) враћа 0.

Уметање и брисање упита је једноставно и обе се могу имплементирати коришћењем ажурирања функција (Инт Кс инт разл.) (Додаје 'разл' 'у индексу' к ')

Алгоритам   

// adds ‘diff’ at index ‘x’   update(node a b x diff)   // If leaf node If a == b and a == x segmentTree[node] += diff // If non-leaf node and x lies in its range If x is in [a b] // Update children recursively update(2*node a (a + b)/2 x diff) update(2*node + 1 (a + b)/2 + 1 b x diff) // Update node segmentTree[node] = segmentTree[2 * node] + segmentTree[2 * node + 1]


Горе наведена рекурзивна функција ради у О (Дневник (мак_елем)) (У овом случају Мак_елем је 10 ^ 6) и користи се за уметање и брисање следећим позивима: 

  1. Уметање 'Кс' се врши помоћу ажурирања (1 0 10 ^ 6 к 1). Имајте на уму да је коријен стабла донесен старт индекс преноси се као 0 и крајњи индекс као 10 ^ 6 тако да се све распони који имају Кс ажурирају се.
  2. Избриши 'Кс' се ради помоћу ажурирања (1 0 10 ^ 6 к -1). Имајте на уму да је коријен стабла донесен старт индекс преноси се као 0 и крајњи индекс као 10 ^ 6 тако да се све распони који имају Кс ажурирају се.

Сада је функција да пронађете индекс са КТХ '1' где "К 'у овом случају ће увек бити (Н + 1) / 2 Ово ће много радити као бинарна претрага коју можете сматрати рекурзивним функцијама бинарних претраживања на сегменту.

Узмимо пример да схватимо наш сет који тренутно има елементе {1 4 7 8 9} и самим тим је заступљен следећим дрветом сегмента.
 

Ефикасно дизајн Уметните Обриши и средњи упите на сет' title=


Ако смо на чвори без листа, сигурни смо да има и децу да видимо да ли лево дете има више или једнаког броја нечијег "к" ако је одговор да јесте да наши индекс буде у супротном ако леви подтрет буде у супротном, сигуран смо да наши индекс налази се у правом подвоју. Ми то рекурзивно радимо да бисмо стигли на наш индекс и одатле га враћамо.

Алгоритам   

1.findKth(node a b k) 2. If a != b 3. If segmentTree[ 2 * node ] >= k 4. return findKth(2*node a (a + b)/2 k) 5. else 6. return findKth(2*node + 1 (a + b)/2 + 1 b k - segmentTree[ 2 * node ]) 7. else 8. return a


Горе наведена рекурзивна функција ради у О (Дневник (мак_елем)) .

C++
// A C++ program to implement insert delete and  // median queries using segment tree  #include    #define maxn 3000005  #define max_elem 1000000  using namespace std;    // A global array to store segment tree.  // Note: Since it is global all elements are 0.  int segmentTree[maxn];    // Update 'node' and its children in segment tree.  // Here 'node' is index in segmentTree[] 'a' and  // 'b' are starting and ending indexes of range stored  // in current node.  // 'diff' is the value to be added to value 'x'.  void update(int node int a int b int x int diff)  {   // If current node is a leaf node   if (a == b && a == x )   {   // add 'diff' and return   segmentTree[node] += diff;   return ;   }     // If current node is non-leaf and 'x' is in its   // range   if (x >= a && x <= b)   {   // update both sub-trees left and right   update(node*2 a (a + b)/2 x diff);   update(node*2 + 1 (a + b)/2 + 1 b x diff);     // Finally update current node   segmentTree[node] = segmentTree[node*2] +   segmentTree[node*2 + 1];   }  }    // Returns k'th node in segment tree  int findKth(int node int a int b int k)  {   // non-leaf node will definitely have both   // children; left and right   if (a != b)   {   // If kth element lies in the left subtree   if (segmentTree[node*2] >= k)   return findKth(node*2 a (a + b)/2 k);     // If kth one lies in the right subtree   return findKth(node*2 + 1 (a + b)/2 + 1   b k - segmentTree[node*2]);   }     // if at a leaf node return the index it stores   // information about   return (segmentTree[node])? a : -1;  }    // insert x in the set  void insert(int x)  {   update(1 0 max_elem x 1);  }    // delete x from the set  void delete(int x)  {   update(1 0 max_elem x -1);  }    // returns median element of the set with odd  // cardinality only  int median()  {   int k = (segmentTree[1] + 1) / 2;   return findKth(1 0 max_elem k);  }    // Driver code  int main()  {   insert(1);   insert(4);   insert(7);   cout << 'Median for the set {147} = '   << median() << endl;   insert(8);   insert(9);   cout << 'Median for the set {14789} = '  << median() << endl;   delete(1);   delete(8);   cout << 'Median for the set {479} = '  << median() << endl;   return 0;  }  
Java
// A Java program to implement insert delete and  // median queries using segment tree  import java.io.*; class GFG{ public static int maxn = 3000005; public static int max_elem = 1000000; // A global array to store segment tree.  // Note: Since it is global all elements are 0.  public static int[] segmentTree = new int[maxn]; // Update 'node' and its children in segment tree.  // Here 'node' is index in segmentTree[] 'a' and  // 'b' are starting and ending indexes of range stored  // in current node.  // 'diff' is the value to be added to value 'x'.  public static void update(int node int a int b   int x int diff) {    // If current node is a leaf node   if (a == b && a == x )   {     // Add 'diff' and return   segmentTree[node] += diff;   return ;   }    // If current node is non-leaf and 'x'  // is in its range  if (x >= a && x <= b)  {    // Update both sub-trees left and right  update(node * 2 a (a + b) / 2 x diff);  update(node * 2 + 1 (a + b) / 2 + 1  b x diff);     // Finally update current node  segmentTree[node] = segmentTree[node * 2] +  segmentTree[node * 2 + 1];  } } // Returns k'th node in segment tree  public static int findKth(int node int a   int b int k) {    // Non-leaf node will definitely have both   // children; left and right  if (a != b)  {    // If kth element lies in the left subtree   if (segmentTree[node * 2] >= k)  {  return findKth(node * 2 a (a + b) / 2 k);  }    // If kth one lies in the right subtree  return findKth(node * 2 + 1 (a + b) / 2 + 1  b k - segmentTree[node * 2]);    }    // If at a leaf node return the index it stores   // information about   return (segmentTree[node] != 0) ? a : -1; } // Insert x in the set public static void insert(int x) {  update(1 0 max_elem x 1); } // Delete x from the set  public static void delete(int x)  {  update(1 0 max_elem x -1);  } // Returns median element of the set // with odd cardinality only  public static int median() {  int k = (segmentTree[1] + 1) / 2;   return findKth(1 0 max_elem k); } // Driver code  public static void main(String[] args) {  insert(1);   insert(4);   insert(7);  System.out.println('Median for the set {147} = ' +   median());  insert(8);   insert(9);  System.out.println('Median for the set {14789} = ' +  median());  delete(1);   delete(8);   System.out.println('Median for the set {479} = ' +   median()); } } // This code is contributed by avanitrachhadiya2155 
Python3
# A Python3 program to implement insert delete and # median queries using segment tree maxn = 3000005 max_elem = 1000000 # A global array to store segment tree. # Note: Since it is global all elements are 0. segmentTree = [0 for i in range(maxn)] # Update 'node' and its children in segment tree. # Here 'node' is index in segmentTree[] 'a' and # 'b' are starting and ending indexes of range stored # in current node. # 'diff' is the value to be added to value 'x'. def update(node a b x diff): global segmentTree # If current node is a leaf node if (a == b and a == x ): # add 'diff' and return segmentTree[node] += diff return # If current node is non-leaf and 'x' is in its # range if (x >= a and x <= b): # update both sub-trees left and right update(node * 2 a (a + b)//2 x diff) update(node * 2 + 1 (a + b)//2 + 1 b x diff) # Finally update current node segmentTree[node] = segmentTree[node * 2] + segmentTree[node * 2 + 1] # Returns k'th node in segment tree def findKth(node a b k): global segmentTree # non-leaf node will definitely have both # children left and right if (a != b): # If kth element lies in the left subtree if (segmentTree[node * 2] >= k): return findKth(node * 2 a (a + b)//2 k) # If kth one lies in the right subtree return findKth(node * 2 + 1 (a + b)//2 + 1 b k - segmentTree[node * 2]) # if at a leaf node return the index it stores # information about return a if (segmentTree[node]) else -1 # insert x in the set def insert(x): update(1 0 max_elem x 1) # delete x from the set def delete(x): update(1 0 max_elem x -1) # returns median element of the set with odd # cardinality only def median(): k = (segmentTree[1] + 1) // 2 return findKth(1 0 max_elem k) # Driver code if __name__ == '__main__': insert(1) insert(4) insert(7) print('Median for the set {147} ='median()) insert(8) insert(9) print('Median for the set {14789} ='median()) delete(1) delete(8) print('Median for the set {479} ='median()) # This code is contributed by mohit kumar 29 
C#
// A C# program to implement insert delete  // and median queries using segment tree  using System; class GFG{   public static int maxn = 3000005; public static int max_elem = 1000000; // A global array to store segment tree.  // Note: Since it is global all elements are 0. public static int[] segmentTree = new int[maxn]; // Update 'node' and its children in segment tree.  // Here 'node' is index in segmentTree[] 'a' and  // 'b' are starting and ending indexes of range stored  // in current node.  // 'diff' is the value to be added to value 'x'.  public static void update(int node int a   int b int x int diff) {    // If current node is a leaf node   if (a == b && a == x)  {    // Add 'diff' and return   segmentTree[node] += diff;   return ;   }    // If current node is non-leaf and 'x'  // is in its range  if (x >= a && x <= b)  {    // Update both sub-trees left and right  update(node * 2 a (a + b) / 2 x diff);  update(node * 2 + 1 (a + b) / 2 + 1  b x diff);     // Finally update current node  segmentTree[node] = segmentTree[node * 2] +  segmentTree[node * 2 + 1];  } } // Returns k'th node in segment tree public static int findKth(int node int a  int b int k) {    // Non-leaf node will definitely have both   // children; left and right  if (a != b)  {    // If kth element lies in the left subtree   if (segmentTree[node * 2] >= k)  {  return findKth(node * 2 a   (a + b) / 2 k);  }    // If kth one lies in the right subtree  return findKth(node * 2 + 1 (a + b) / 2 + 1  b k - segmentTree[node * 2]);  }    // If at a leaf node return the index it  // stores information about   if (segmentTree[node] != 0)  {  return a;  }  else  {  return -1;  } } // Insert x in the set public static void insert(int x) {  update(1 0 max_elem x 1); } // Delete x from the set  public static void delete(int x)  {  update(1 0 max_elem x -1);  } // Returns median element of the set // with odd cardinality only public static int median() {  int k = (segmentTree[1] + 1) / 2;  return findKth(1 0 max_elem k); } // Driver code static public void Main() {  insert(1);   insert(4);   insert(7);  Console.WriteLine('Median for the set {147} = ' +  median());  insert(8);   insert(9);  Console.WriteLine('Median for the set {14789} = ' +  median());  delete(1);   delete(8);   Console.WriteLine('Median for the set {479} = ' +  median()); } } // This code is contributed by rag2127 
JavaScript
<script> // A Javascript program to implement insert delete and // median queries using segment tree    let maxn = 3000005;  let max_elem = 1000000;    // A global array to store segment tree.  // Note: Since it is global all elements are 0.  let segmentTree = new Array(maxn);  for(let i=0;i<maxn;i++)  {  segmentTree[i]=0;  } // Update 'node' and its children in segment tree. // Here 'node' is index in segmentTree[] 'a' and // 'b' are starting and ending indexes of range stored // in current node. // 'diff' is the value to be added to value 'x'. function update(nodeabxdiff) {  // If current node is a leaf node  if (a == b && a == x )  {    // Add 'diff' and return  segmentTree[node] += diff;  return ;  }    // If current node is non-leaf and 'x'  // is in its range  if (x >= a && x <= b)  {    // Update both sub-trees left and right  update(node * 2 a Math.floor((a + b) / 2) x diff);  update(node * 2 + 1 Math.floor((a + b) / 2) + 1  b x diff);    // Finally update current node  segmentTree[node] = segmentTree[node * 2] +  segmentTree[node * 2 + 1];  } } // Returns k'th node in segment tree function findKth(nodeabk) {  // Non-leaf node will definitely have both  // children; left and right  if (a != b)  {    // If kth element lies in the left subtree  if (segmentTree[node * 2] >= k)  {  return findKth(node * 2 a Math.floor((a + b) / 2) k);  }    // If kth one lies in the right subtree  return findKth(node * 2 + 1 Math.floor((a + b) / 2) + 1  b k - segmentTree[node * 2]);    }    // If at a leaf node return the index it stores  // information about  return (segmentTree[node] != 0) ? a : -1; } // Insert x in the set function insert(x) {  update(1 0 max_elem x 1); } // Delete x from the set function delet(x) {  update(1 0 max_elem x -1); } // Returns median element of the set // with odd cardinality only function median() {  let k = (segmentTree[1] + 1) / 2;  return findKth(1 0 max_elem k);   } // Driver code insert(1); insert(4); insert(7); document.write('Median for the set {147} = ' +  median()+'  
'
); insert(8); insert(9); document.write('Median for the set {14789} = ' + median()+'
'
); delet(1); delet(8); document.write('Median for the set {479} = ' + median()+'
'
); // This code is contributed by unknown2108 </script>

Излаз: 

Median for the set {147} = 4 Median for the set {14789} = 7 Median for the set {479} = 7


Закључак:  
Сва три упита улазе у О (Дневник (мак_елем)) У овом случају Мак_елем = 10 ^ 6 па је лог (мак_елем) приближно једнак 20.
Дрвећа сегмента користи О (мак_елем) Простор.

Ако је упит за брисање није било, проблем је могао и са познатим алгоритамом овде .