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programming_algorithm:data_structure:balancing_binary_search_tree:tree_free [2020/05/26] – [優先度付きキュー] ikatakosprogramming_algorithm:data_structure:balancing_binary_search_tree:tree_free [2020/06/29] – [配列・特殊アイデア系①] ikatakos
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   * 問題依存の上手い方法   * 問題依存の上手い方法
     * 列挙していけば何か共通点みたいなのが見つかるかも知れない     * 列挙していけば何か共通点みたいなのが見つかるかも知れない
 +  * %%C++%%コードを埋め込んで外部モジュールとしてコンパイル
 +    * 下記、参考の3つめのリンク参照
  
   * 参考   * 参考
     * [[https://qiita.com/drken/items/1b7e6e459c24a83bb7fd#2-%E3%81%A4%E3%81%AE-priority_queue|k 番目の値を高速に取り出せるデータ構造のまとめ - BIT上二分探索や平衡二分探索木など - Qiita]]     * [[https://qiita.com/drken/items/1b7e6e459c24a83bb7fd#2-%E3%81%A4%E3%81%AE-priority_queue|k 番目の値を高速に取り出せるデータ構造のまとめ - BIT上二分探索や平衡二分探索木など - Qiita]]
     * [[https://qiita.com/Salmonize/items/638da118cd621d2628d1|【Python】平衡二分木が必要な時に代わりに何とかするテク【競プロ】 - Qiita]]     * [[https://qiita.com/Salmonize/items/638da118cd621d2628d1|【Python】平衡二分木が必要な時に代わりに何とかするテク【競プロ】 - Qiita]]
 +    * [[https://nagiss.hateblo.jp/entry/2020/06/28/012528|[Python]平衡二分木が必要な時に代わりに何とかする変なテク[競プロ] - 菜]]
  
  
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 Binary Indexed Tree で管理できる。ただし、BIT上で累積和の二分探索を実装する必要がある。 Binary Indexed Tree で管理できる。ただし、BIT上で累積和の二分探索を実装する必要がある。
-詳細は上記サイトまたは[[programming_algorithm:data_structure:binary_indexed_tree]]参照。+詳細は[[programming_algorithm:data_structure:binary_indexed_tree]]参照。
  
   * 値 $x$ を追加 → $bit.add(x, 1)$   * 値 $x$ を追加 → $bit.add(x, 1)$
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 == 値の範囲がこれを越える場合 === == 値の範囲がこれを越える場合 ===
  
-クエリ数が $N=10^6$ 以下で先読みできる場合、前もって圧縮して $1~N$ に対応づければよい。+値の取り得る種類数が $N=10^6$ 程度、かつ先読みできる場合、前もって圧縮して $1~N$ に対応づければよい。
  
 == 前後の値を取得 == == 前後の値を取得 ==
行 144: 行 147:
 ++++ ++++
  
-=== std::set解 ===+=== std::set解(想定解) ===
  
 std::setであれば、値の小さい順に「要素のindex」をinsertしていく方法が考えられる。 std::setであれば、値の小さい順に「要素のindex」をinsertしていく方法が考えられる。
programming_algorithm/data_structure/balancing_binary_search_tree/tree_free.txt · 最終更新: 2024/04/30 by ikatakos
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