数据结构之线段树(Segment Tree)
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据结构之线段树(Segment Tree)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
线段树的概念
线段树(Segment Tree)也是一棵树,只不过元素的值代表一个区间。
常用区间的 统计 操作,比如一个区间的最大值(max),最小值(min),和(sum)等等。
线段树是一种平衡二叉搜索树(完全二叉树),它将一个线段区间划分成一些单元区间。对于线段树中的每一个非叶子节点[a,b],它的左儿子表示的区间为[a,(a+b)/2],右儿子表示的区间为[(a+b)/2+1,b],最后的叶子节点数目为N,与数组下标对应。线段树 的一般包括建立、查询、插入、更新等操作,建立规模为N的时间复杂度是 O(NlogN),其他操作时间复杂度为O(logN)。
分段树是完全二叉树,可以用一维数组存储。
如果我们用数组来存储线段树的话,我们大致需要开辟多大的数组空间呢?
根据而前面我们对满二叉树的分析
h层的满二叉树总共有 2^h-1 个节点,第h-1层有2^(h-1)个节点,它们大概是两倍的关系。
也就是说对于满二叉树 最后一层的节点数乘以2 大致就是整棵树的节点数。
但是线段树并不一定是满二叉树,但是一定是平衡二叉树,所以需要多冗余一层。也就是 乘以4 就足以盛放所有的节点数,但是会浪费一定的内存空间。
线段树的基本操作
构建线段树
根据上面我们对线段树的描述,构建一个线段树就比较简单了,根节点就是整个区间,根节点的左右子树平分根节点的区间,直至区间内只剩下一个元素不能平分为止。
修改线段树
针对上面的数组,把索引为 2 的值改成 10 如下图所示
线段树的查询
对于线段树的查询,主要有以下几种情况:
- 要查询的区间在刚好就是当前节点的区间
- 要查找的区间在当前节点的左子树区间
- 要查找的区间在当前节点的右子树区间
- 要查找的区间一部分在当前节点的左子树区间,一部分在右子树区间
实现一个线段树
下面实现的线段树,有三个功能:
- 把数组构建成一颗线段树
- 线段树的修改
- 线段树的查询
/**
* @author yangjunpeng
* @version $Id: ArraySegmentTree.java, v 0.1 2020年04月08日 下午10:38 yangjunpeng Exp $
*/
public class ArraySegmentTree<T>
private T tree[];
private T data[];
private Merger<T> merger;
public interface Merger<T>
T merge(T a, T b);
public ArraySegmentTree(T[] arr, Merger<T> merger)
this.merger = merger;
data = (T[]) new Object[arr.length];
for (int i = 0; i < data.length; i++)
data[i] = arr[i];
this.tree = (T[]) new Object[data.length * 4];
buildSegmentTree(0, 0, data.length - 1);
/**
* 构建线段树
*
* @param treeIndex 当前需要添加节点的索引
* @param treeLeft treeIndex左边界
* @param treeRight treeIndex右边界
*/
private void buildSegmentTree(int treeIndex, int treeLeft, int treeRight)
if (treeLeft == treeRight)
tree[treeIndex] = data[treeLeft];
return;
//当前节点左子树索引
int leftTreeIndex = getLeft(treeIndex);
//当前节点右子树索引
int rightTreeIndex = getRight(treeIndex);
//int mid = (left+right)/2; 如果left和right很大,可能会导致整型溢出
int mid = treeLeft + (treeRight - treeLeft) / 2;
//构建左子树
buildSegmentTree(leftTreeIndex, treeLeft, mid);
//构建右子树
buildSegmentTree(rightTreeIndex, mid + 1, treeRight);
//当前节点存放的值
tree[treeIndex] = merger.merge(tree[leftTreeIndex], tree[rightTreeIndex]);
public T query(int start, int end)
return query(0, 0, data.length - 1, start, end);
/**
* @param treeIndex 当前查找的节点
* @param treeLeft treeIndex的左边界
* @param treeRight treeIndex的右边界
* @param queryL 用户需要查找的左边界
* @param queryR 用户需要查找的右边界
* @return
*/
private T query(int treeIndex, int treeLeft, int treeRight, int queryL, int queryR)
//1, 需要查找的范围完刚好在这个treeIndex节点的区间
if (treeLeft == queryL && treeRight == queryR)
return tree[treeIndex];
//当前节点的区间的中间点
int mid = treeLeft + (treeRight - treeLeft) / 2;
//左子树索引
int leftTreeIndex = getLeft(treeIndex);
//右子树索引
int rightTreeIndex = getRight(treeIndex);
//2, 需要查找的范围完全在左子树的区间里
if (queryR <= mid)
return query(leftTreeIndex, treeLeft, mid, queryL, queryR);
//3, 需要查找的范围完全在右子树区间里
if (queryL >= mid + 1)
return query(rightTreeIndex, mid + 1, treeRight, queryL, queryR);
//需要查找的范围一部分在左子树里,一部分在右子树中
T left = query(leftTreeIndex, treeLeft, mid, queryL, mid);
T right = query(rightTreeIndex, mid + 1, treeRight, mid + 1, queryR);
return merger.merge(left, right);
public void update(int index, T e)
data[index] = e;
update(0, 0, data.length - 1, index, e);
private void update(int treeIndex, int treeLeft, int treeRight, int index, T e)
if (treeLeft == treeRight)
tree[treeIndex] = e;
return;
int mid = treeLeft + (treeRight - treeLeft) / 2;
int leftChildIndex = getLeft(treeIndex);
int rightChildIndex = getRight(treeIndex);
if (index <= mid)
update(leftChildIndex, treeLeft, mid, index, e);
else if (index >= mid + 1)
update(rightChildIndex, mid + 1, treeRight, index, e);
//更改完叶子节点后,还需要对他的所有祖辈节点更新
tree[treeIndex] = merger.merge(tree[leftChildIndex], tree[rightChildIndex]);
public T get(int index)
return data[0];
public int size()
return data.length;
public int getLeft(int index)
return index * 2 + 1;
public int getRight(int index)
return index * 2 + 2;
@Override
public String toString()
StringBuilder builder = new StringBuilder();
builder.append("[");
for (int i = 0; i < tree.length; i++)
if (tree[i] == null)
continue;
builder.append(tree[i]).append(',');
builder.deleteCharAt(builder.length() - 1);
builder.append(']');
return builder.toString();
leetcode 307题:
https://leetcode-cn.com/problems/range-sum-query-mutable/
class NumArray
ArraySegmentTree arraySegmentTree = null;
public NumArray(int[] nums)
arraySegmentTree = new ArraySegmentTree(nums);
public void update(int i, int val)
if (arraySegmentTree.data.length == 0)
return ;
arraySegmentTree.update(i, val);
public int sumRange(int i, int j)
if (arraySegmentTree.data.length == 0)
return 0;
Integer query = arraySegmentTree.query(i, j);
return query;
public static class ArraySegmentTree
private int tree[];
private int data[];
public ArraySegmentTree(int[] arr)
data = new int[arr.length];
for (int i = 0; i < data.length; i++)
data[i] = arr[i];
this.tree = new int[data.length * 4];
if (data.length != 0)
buildSegmentTree(0, 0, data.length - 1);
/**
* 构建线段树
*
* @param treeIndex 当前需要添加节点的索引
* @param treeLeft treeIndex左边界
* @param treeRight treeIndex右边界
*/
private void buildSegmentTree(int treeIndex, int treeLeft, int treeRight)
if (treeLeft == treeRight)
tree[treeIndex] = data[treeLeft];
return;
//当前节点左子树索引
int leftTreeIndex = getLeft(treeIndex);
//当前节点右子树索引
int rightTreeIndex = getRight(treeIndex);
//int mid = (left+right)/2; 如果left和right很大,可能会导致整型溢出
int mid = treeLeft + (treeRight - treeLeft) / 2;
//构建左子树
buildSegmentTree(leftTreeIndex, treeLeft, mid);
//构建右子树
buildSegmentTree(rightTreeIndex, mid + 1, treeRight);
//当前节点存放的值
tree[treeIndex] = tree[leftTreeIndex] + tree[rightTreeIndex];
public int query(int start, int end)
return query(0, 0, data.length - 1, start, end);
/**
* @param treeIndex 当前查找的节点
* @param treeLeft treeIndex的左边界
* @param treeRight treeIndex的右边界
* @param queryL 用户需要查找的左边界
* @param queryR 用户需要查找的右边界
* @return
*/
private int query(int treeIndex, int treeLeft, int treeRight, int queryL, int queryR)
//1, 需要查找的范围完刚好在这个treeIndex节点的区间
if (treeLeft == queryL && treeRight == queryR)
return tree[treeIndex];
//当前节点的区间的中间点
int mid = treeLeft + (treeRight - treeLeft) / 2;
//左子树索引
int leftTreeIndex = getLeft(treeIndex);
//右子树索引
int rightTreeIndex = getRight(treeIndex);
//2, 需要查找的范围完全在左子树的区间里
if (queryR <= mid)
return query(leftTreeIndex, treeLeft, mid, queryL, queryR);
//3, 需要查找的范围完全在右子树区间里
if (queryL >= mid + 1)
return query(rightTreeIndex, mid + 1, treeRight, queryL, queryR);
//需要查找的范围一部分在左子树里,一部分在右子树中
int left = query(leftTreeIndex, treeLeft, mid, queryL, mid);
int right = query(rightTreeIndex, mid + 1, treeRight, mid + 1, queryR);
return left + right;
public void update(int index, int e)
data[index] = e;
update(0, 0, data.length - 1, index, e);
private void update(int treeIndex, int treeLeft, int treeRight, int index, int e)
if (treeLeft == treeRight)
tree[treeIndex] = e;
return;
int mid = treeLeft + (treeRight - treeLeft) / 2;
int leftChildIndex = getLeft(treeIndex);
int rightChildIndex = getRight(treeIndex);
if (index <= mid)
update(leftChildIndex, treeLeft, mid, index, e);
else if (index >= mid + 1)
update(rightChildIndex, mid + 1, treeRight, index, e);
//更改完叶子节点后,还需要对他的所有祖辈节点更新
tree[treeIndex] = tree[leftChildIndex] + tree[rightChildIndex];
public int get(int index)
return data[0];
public int size()
return data.length;
public int getLeft(int index)
return index * 2 + 1;
public int getRight(int index)
return index * 2 + 2;
参考资料:
https://blog.csdn.net/johnny901114/article/details/80643017
https://blog.csdn.net/qq_28327765/article/details/85210522
备注:
转载请注明出处:https://blog.csdn.net/WSYW126/article/details/105524218
作者:WSYW126
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