当前位置：首页 > news >正文

【树形数据结构】李超线段树 (Li-Chao Tree)

news 2025/8/31 14:58:44

李超线段树是一种用于维护动态插入线段（或直线），并支持 在指定点查询所有线段在该点的最大值（或最小值） 的数据结构。

1. 问题背景

想象一下，你有以下需求：

在线操作：不断地向一个集合中添加新的线段（或直线）。
单点查询：给定一个横坐标 x，需要快速查询所有已插入的线段在 x 处的函数值的最大值（或最小值）。

例如，在计算几何、动态规划优化（如斜率优化）中，我们常常需要处理这类问题。朴素的做法是每次查询都遍历所有线段，时间复杂度为 O(n)，效率低下。

李超线段树可以在 O(log C) 的时间内完成单次插入和查询操作，其中 C 是坐标范围的大小（或离散化后的点数）。

2. 核心思想

李超线段树的核心思想是：在每个线段树节点上，只维护一个“优势”线段。

这里的“优势”指的是：在当前节点所代表的区间中点处，该线段的函数值是最大的（或最小的）。

为什么是中点？ 选择中点是为了保证树的平衡性和操作的正确性。通过比较中点处的函数值，可以决定新插入的线段是否应该“覆盖”当前节点存储的线段，或者递归到子区间。

3. 数据结构定义

线段/直线：通常表示为 y = k * x + b。我们用一个结构体 Line 来存储 k 和 b。
线段树：是一棵完全二叉树，通常建立在横坐标上。
- 叶子节点代表一个具体的横坐标点。
- 内部节点代表一个区间 [l, r]。
节点信息：每个节点 u 存储一条线段 tree[u]，这条线段是在区间 [l, r] 的中点 mid = (l + r) / 2 处具有最大（或最小）函数值的线段。

4. 操作详解

4.1 插入操作 (Insert)

目标：将一条新线段 L 插入到线段树中。

过程（递归进行）：

初始化：从根节点开始，当前处理的节点 u 对应区间 [l, r]。
计算中点：mid = (l + r) / 2。
比较中点函数值：
- 计算当前节点存储的线段 tree[u] 在 mid 处的值：val_old = tree[u].f(mid)
- 计算新线段 L 在 mid 处的值：val_new = L.f(mid)
决策：
- 如果 val_new > val_old（假设求最大值），说明新线段 L 在中点处更优，那么：
  - 将 tree[u] 替换为 L。
  - 将原来的 tree[u] 作为新的待插入线段，递归地插入到左子树或右子树中。
- 否则（val_new <= val_old），说明当前节点的线段在中点处更优或相等，那么：
  - 将新线段 L 递归地插入到左子树或右子树中。
递归方向：
- 如何决定递归到左子树还是右子树？
- 关键在于比较两条线段在区间端点的函数值。
- 比较左端点 l 处的函数值：
  - 如果 L.f(l) > tree[u].f(l)，说明新线段在左半区间可能更优，递归到左子树。
  - 否则，递归到右子树。
- （注意：也可以比较右端点 r，但比较左端点更常见。选择哪个端点不影响正确性，但可能影响常数。）

为什么这样递归？
这个决策基于一个重要的几何性质：两条直线最多相交一次。

如果两条线在中点 mid 处，新线段更优，但在左端点 l 处旧线段更优，说明两条线在区间 [l, mid] 内相交。因此，旧线段在左半区间可能仍有优势，需要递归到左子树检查。
同理，如果在右端点 r 处旧线段更优，则递归到右子树。

4.2 查询操作 (Query)

目标：查询在横坐标 x 处所有线段的最大函数值。

过程：

从根节点开始，沿着线段树向下遍历。
对于经过的每一个节点 u：
- 计算该节点存储的线段 tree[u] 在 x 处的函数值。
- 用这个值更新全局最大值 ans。
根据 x 的大小，决定进入左子树还是右子树：
- 如果 x <= mid，进入左子树。
- 如果 x > mid，进入右子树。
当到达叶子节点时，返回 ans。

为什么这样查询？
因为任何一条线段 L，只要它曾经在某个包含 x 的区间中被存储在某个节点上，那么在查询 x 时，我们一定会经过那个节点，并计算 L 在 x 处的值。由于我们维护的是“中点优势”，即使 L 不是最终在 x 处最优的线段，它也可能在某个祖先节点上被记录过。通过遍历所有包含 x 的区间对应的节点，我们保证了不会遗漏任何可能在 x 处取得最大值的线段。

5. 复杂度分析

时间复杂度：
- 插入：每次插入最多递归树的高度次。树的高度为 O(log C)，其中 C 是坐标范围。因此，单次插入时间复杂度为 O(log C)。
- 查询：查询需要从根到叶子的路径，路径长度为树的高度。因此，单次查询时间复杂度为 O(log C)。
空间复杂度：线段树需要 O© 的空间来存储所有节点。如果坐标范围很大，通常需要离散化。

6. 坐标离散化

当横坐标范围 C 非常大（例如 10^9）时，直接开 O© 的数组是不现实的。

解决方案：离散化

收集所有可能用到的横坐标值（包括插入线段的定义域和查询点）。
对这些值进行排序并去重。
建立一个映射，将原始坐标映射到 [1, M] 的整数，其中 M 是去重后的坐标数量。
在离散化后的坐标上建立李超线段树。

离散化后，树的高度变为 O(log M)，插入和查询的时间复杂度也变为 O(log M)。

7. C++ 实现

以下是一个完整的、可运行的 C++ 实现，支持离散化，求最大值。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <climits>
using namespace std;// 定义线段/直线 y = k*x + b
struct Line {long long k, b;Line() : k(0), b(0) {}Line(long long k, long long b) : k(k), b(b) {}// 计算在 x 处的函数值long long f(long long x) const {return k * x + b;}
};// 李超线段树类
class LiChaoTree {
private:vector<Line> tree; // 线段树数组，每个节点存储一条线段vector<long long> xs; // 离散化后的横坐标数组int n; // 离散化后的坐标数量// 比较函数：判断 line1 在 x 处的值是否大于 line2// 用于维护最大值bool better(const Line& line1, const Line& line2, long long x) {long long val1 = line1.f(x);long long val2 = line2.f(x);// 如果值相等，优先选择新插入的线段（避免死循环）if (val1 != val2) return val1 > val2;return line1.k > line2.k; // 任意规则打破平局}// 递归插入线段// u: 当前节点编号// l, r: 当前节点代表的区间 [l, r] (在 xs 数组中的索引)// L: 要插入的线段void insert(int u, int l, int r, Line L) {if (l == r) {// 叶子节点，直接比较并更新if (better(L, tree[u], xs[l])) {tree[u] = L;}return;}int mid = (l + r) / 2;// 计算中点坐标long long x_mid = xs[mid];// 判断是否需要交换bool better_at_mid = better(L, tree[u], x_mid);if (better_at_mid) {swap(tree[u], L); // 将更优的线段留在当前节点}// 计算左端点坐标long long x_left = xs[l];// 判断递归方向：比较在左端点的函数值if (better(L, tree[u], x_left)) {// 新线段在左端点更优，递归到左子树insert(u * 2, l, mid, L);} else {// 否则递归到右子树insert(u * 2 + 1, mid + 1, r, L);}}// 查询在坐标 x 处的最大函数值// u: 当前节点编号// l, r: 当前节点区间// x: 查询的横坐标long long query(int u, int l, int r, long long x) {if (l == r) {return tree[u].f(x);}int mid = (l + r) / 2;long long ans = tree[u].f(x); // 当前节点线段的贡献if (x <= xs[mid]) {// 查询点在左半区间ans = max(ans, query(u * 2, l, mid, x));} else {// 查询点在右半区间ans = max(ans, query(u * 2 + 1, mid + 1, r, x));}return ans;}public:// 构造函数：接收离散化的坐标数组LiChaoTree(vector<long long> coordinates) {// 去重并排序sort(coordinates.begin(), coordinates.end());coordinates.erase(unique(coordinates.begin(), coordinates.end()), coordinates.end());xs = coordinates;n = xs.size();// 初始化线段树，大小为 4*ntree.resize(4 * n, Line(0, LLONG_MIN)); // 初始线段为负无穷，确保任何线段都更优}// 插入一条线段void insert(Line L) {insert(1, 0, n - 1, L);}// 查询在 x 处的最大值long long query(long long x) {// 找到 x 在离散化数组中的位置（二分查找）auto it = lower_bound(xs.begin(), xs.end(), x);// 如果 x 不在离散化数组中，找到第一个 >= x 的位置// 但查询仍然有效，因为树的结构支持任意 xreturn query(1, 0, n - 1, x);}
};// ===================== 使用示例 =====================int main() {// 收集所有可能的横坐标（包括查询点和线段定义域）vector<long long> coords = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}; // 示例坐标范围 1 到 10// 实际应用中，coords 应包含所有查询点和线段端点// 创建李超线段树LiChaoTree lct(coords);// 插入几条线段lct.insert(Line(1, 0));  // y = xlct.insert(Line(0, 5));  // y = 5lct.insert(Line(-1, 10)); // y = -x + 10lct.insert(Line(2, -5));  // y = 2x - 5// 进行查询cout << "Query at x=1: " << lct.query(1) << endl; // 应该是 max(1, 5, 9, -3) = 9cout << "Query at x=3: " << lct.query(3) << endl; // 应该是 max(3, 5, 7, 1) = 7cout << "Query at x=5: " << lct.query(5) << endl; // 应该是 max(5, 5, 5, 5) = 5cout << "Query at x=7: " << lct.query(7) << endl; // 应该是 max(7, 5, 3, 9) = 9return 0;
}

8. 代码说明

Line 结构体：表示一条直线 y = kx + b，包含计算函数值的 f 方法。
better 函数：用于比较两条线段在某个 x 处的函数值，决定哪条更优（求最大值）。这里加入了 k 的比较来打破平局，防止无限递归。
insert 函数：递归插入。核心是中点比较和交换，然后根据左端点比较决定递归方向。
query 函数：递归查询，遍历所有包含查询点的节点，取最大值。
构造函数：接收坐标数组，进行排序、去重，并初始化线段树数组。初始线段设置为 k=0, b=LLONG_MIN，代表负无穷，确保任何有效线段插入时都能被接受。
query 公共接口：使用 lower_bound 查找坐标，但实际查询时传入原始 x 值，因为 f(x) 计算不依赖于离散化索引。