Questions tagged «search-trees»

我知道可以使用段树来找到的子数组的总和。根据此处的教程，该操作可以在时间内完成。一个AAO（对数n ）O(log⁡n)\mathcal{O}(\log n) 但是我无法证明查询时间确实是。此链接（以及许多其他链接）说，我们可以证明在每个级别上，已处理的最大节点数为，因此。O（对数n ）O(log⁡n)\mathcal{O}(\log n)444O（4对数n ）= O（对数n ）O(4log⁡n)=O(log⁡n)\mathcal{O}(4 \log n) = \mathcal{O}(\log n) 但是，我们怎么可能通过矛盾来证明这一点呢？ 如果是这样，如果我们将分段树用于高维数组的范围和，该证明将如何扩展？ 例如，我可以考虑通过将原始矩阵划分为4个象限（类似于线性阵列中的一半）来找到一个子矩阵总和，以构建一个象限分段树，但是证明使我难以理解。

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我试图了解如何修改二进制索引树（fenwick树）以处理范围查询和范围更新。 我发现以下来源： http://kartikkukreja.wordpress.com/2013/12/02/range-updates-with-bit-fenwick-tree/ http://programmingcontests.quora.com/Tutorial-Range-Updates-in-Fenwick-Tree http ：//apps.topcoder.com/forums/？module = Thread＆threadID = 756271＆start = 0＆mc = 4＃1579597 但是即使通读了所有它们，我也无法理解第二个二进制索引树的目的或作用。 有人可以向我解释一下如何修改二进制索引树来处理这些吗？

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SkipList提供与平衡树相同的搜索范围，其优点是不需要重新平衡。由于SkipList是使用随机硬币翻转构成的，因此只要SkipList的结构足够“平衡”，这些界限就成立。特别是，对于某些常数，概率为，插入元素后，平衡结构可能会丢失。O(logn)O(log⁡n)O(\log n)1/nc1/nc1/n^cc>0c>0c>0 假设我想将跳过列表用作可能永远运行的Web应用程序中的存储后端。因此，经过一些多项式运算之后，SkipList的平衡结构很可能会丢失。 我的推理正确吗？这样的概率搜索/存储数据结构是否具有实际应用，如果可以，那么如何避免上述问题？ 编辑：我知道SkipList有确定性变体，与（经典）随机化SkipList相比，实现起来要复杂得多。

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在实际应用中，使用而不是O（log （n ））算法有具体的好处吗？O（对数（日志（n ））O(log⁡(log⁡(n))\mathcal{O}(\log(\log(n))O（对数（n ））O(log⁡(n))\mathcal{O}(\log(n)) 当使用例如van Emde Boas树而不是更常规的二进制搜索树实现时就是这种情况。但是例如，如果我们取那么在最佳情况下，双对数算法的对数性能比对数算法高（大约为5）。而且一般来说，实现起来更加棘手和复杂。n &lt; 106n&lt;106n < 10^6555 考虑到我个人比VEB树更喜欢BST，您怎么看？ 一个人可以很容易地证明： ∀ Ñ &lt; 106。日志 ñ日志（日志（n ））&lt; 5.26146∀n&lt;106. log⁡nlog⁡(log⁡(n))&lt;5.26146\qquad \displaystyle \forall n < 10^6.\ \frac{\log n}{\log(\log(n))} < 5.26146

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