- vừa được xem lúc

Truy vấn cập nhật đoạn

0 0 34

Người đăng: Viblo Algorithm

Theo Viblo Asia

Trong chuyên đề này, tôi sẽ chia sẻ tới các bạn một kĩ thuật khá hữu ích trong các kì thi lập trình, sử dụng cho các bài toán liên quan tới nhiều truy vấn cập nhật tăng/giảm một đoạn liên tiếp trên dãy số hoặc ma trận. Chúng ta sẽ tiếp cận các kĩ thuật này thông qua một số bài toán cụ thể để cho dễ hình dung. Những bài toán tôi giới thiệu dưới đây cũng có thể coi là những kĩ thuật cơ bản của truy vấn cập nhật đoạn, ta sẽ áp dụng chúng như một bước của thuật toán trong những bài toán lớn hơn.

Bài toán 1

Đề bài

Cho dãy số nguyên AA gồm nn phần tử a1,a2,,ana_1, a_2, \dots, a_n. Ban đầu tất cả các phần tử đều mang giá trị 00. Bạn cần thực hiện QQ thao tác cập nhật trên dãy số này, với mỗi thao tác, cần tăng đoạn gồm các phần tử từ vị trí ll tới vị trí rr của dãy số thêm kk đơn vị.

Yêu cầu: Tìm giá trị lớn nhất của dãy số sau khi thực hiện xong cả QQ thao tác cập nhật?

Input:

  • Dòng đầu tiên chứa hai số nguyên dương nnQQ - độ dài dãy số và số lượng thao tác cập nhật.
  • QQ dòng tiếp theo, mỗi dòng chứa ba số nguyên dương l,r,kl, r, k thể hiện một thao tác cập nhật.

Ràng buộc:

  • 1n1051 \le n \le 10^5.
  • 1Q1051 \le Q \le 10^5.
  • 1k1091 \le k \le 10^9.

Output:

  • In ra giá trị lớn nhất của dãy số sau QQ thao tác cập nhật.

Sample Input:

5 4
1 4 3
2 5 3
1 5 10
2 2 1

Sample Output:

17

Ý tưởng

Với bài toán này, hiển nhiên cách làm sử dụng hai vòng lặp để cập nhật lại dãy số với từng truy vấn sẽ không thỏa mãn thời gian chạy, vì độ phức tạp sẽ lên tới O(Q×n)O(Q \times n).

Tuy nhiên, ta có thể cải tiến cách làm như sau để giảm độ phức tạp: Ứng với mỗi truy vấn (l,r,k)(l, r, k):

  • Cộng thêm kk vào ala_l.
  • Trừ đi kkar+1a_{r + 1}.

Sau khi làm hết như vậy với QQ truy vấn, sau đó thực hiện cộng dồn từ đầu mảng ra cuối mảng:

ai=ai+ai1;i:2ina_i = a_i + a_{i - 1}; \forall i: 2 \le i \le n

Như vậy ta có được mảng số nguyên sau khi cập nhật. Cuối cùng chỉ cần in ra phần tử lớn nhất của mảng.

Độ phức tạp thu được là: O(n+q)O(n + q).

Cài đặt

Ngôn ngữ C++:

#include <bits/stdc++.h>
#define int long long using namespace std; main()
{ ios_base::sync_with_stdio(false); cin.tie(nullptr); int n, q; cin >> n >> q; vector < int > a(n + 2); while (q--) { int l, r, k; cin >> l >> r >> k; a[l] += k; a[r + 1] -= k; } for (int i = 1; i <= n; ++i) a[i] += a[i - 1]; cout << *max_element(a.begin() + 1, a.begin() + n); return 0;
}

Ngôn ngữ Python:

if __name__ == '__main__': n, q = map(int(input().split())) a = [0] * (n + 2) for _ in range(q): l, r, k = map(int, input().split()) a[l] += k a[r + 1] -= k for i in range(1, n + 1): a[i] += a[i - 1] res = 0 for i in range(1, n + 1): res = max(res, a[i]) print(res)

Bài toán 2

Đề bài

Cho dãy số AA gồm nn phần tử, các phần tử được đánh số từ 11 tới nn. Ban đầu tất cả các phần tử trong mảng đều mang giá trị 00. Người ta tiến hành điều chỉnh dãy số bằng QQ thao tác có dạng [l,r];[l,r]; với mỗi thao tác, phần tử ala_l sẽ tăng thêm 11 đơn vị, phần tử al+1a_{l + 1} tăng thêm 22 đơn vị,..., ara_r tăng thêm rl+1r-l+1 đơn vị.

Yêu cầu: Hãy đưa ra dãy số sau khi tất cả các thao tác được thực hiện?

Input:

  • Dòng đầu chứa hai số nguyên nnQQ – số lượng phần tử trong mảng và số thao tác điều chỉnh.
  • QQ dòng tiếp theo, mỗi dòng chứa hai số nguyên l,rl,r – biểu thị một thao tác điều chỉnh.

Ràng buộc:

  • 1n1061≤n ≤ 10^6.
  • 1Q2×1051≤Q ≤ 2×10^5.
  • 1lrn1≤l≤r≤n.

Output:

  • Đưa ra nn số nguyên là các phần tử của dãy số sau khi thực hiện QQ thao tác cập nhật, các số phân tách nhau bởi dấu cách.

Sample Input:

5 3
1 2 2 5 3 4 

Sample Output:

1 3 3 5 4

Ý tưởng

Vẫn tương tự như bài toán trước, ta không thể sử dụng hai vòng lặp để giải quyết bài tập này. Thay vào đó, ta sẽ tìm cách đưa nó về bài toán cơ bản vừa rồi.

Xét truy vấn [l, r]; việc cập nhật sẽ diễn ra như sau:

  • al+=1a_l += 1.
  • al+1+=2a_{l + 1} += 2. \dots
  • ar+=(rl+1)a_r += (r - l + 1).

Cộng thêm 0=(l1)(l1)0 = (l - 1) - (l - 1) vào vế phải của các phép biến đổi, ta có:

  • al=[1+(l1)](l1)=l(l1)a_l = \big[1 + (l - 1)\big] - (l - 1) = l - (l - 1).
  • al+1=[2+(l1)](l1)=(l+1)(l1)a_{l + 1} = \big[2 + (l - 1)\big] - (l - 1) = (l + 1) - (l - 1). ......
  • ar=[(rl+1)+(l1)](l1)=r(l1)a_r = \big[(r - l + 1) + (l - 1)\big] - (l - 1) = r - (l - 1).

Như vậy, ta có thể tách truy vấn [l,r][l, r] thành hai truy vấn nhỏ:

  • Truy vấn 11: Giảm đoạn [l,r][l, r] đi (l1)(l - 1) đơn vị. Truy vấn này giống bài toán cập nhật đoạn cơ bản số 11.
  • Truy vấn 22: Với mỗi ii thuộc [l,r];[l, r]; tăng aia_i lên ii đơn vị. Truy vấn này ta có thể đếm số lần aia_i được tăng lên bằng mảng i_count[i],\text{i\_count[i]}, như vậy sau khi xử lý xong ta chỉ cần cập nhật ai=i×i_count[i]a_i = i \times \text{i\_count}[i]. Việc cập nhật mảng i_count[i]\text{i\_count}[i] cũng có thể thực hiện giống như bài toán cập nhật đoạn cơ bản.

Cài đặt

Ngôn ngữ C++:

#include <bits/stdc++.h>
#define int long long using namespace std; const int maxn = 1e6 + 10;
int n, q, decrease[maxn], i_count[maxn], a[maxn]; void update_queries(int l, int r)
{ // Truy vấn nhỏ 1: Giảm đoạn [l, r] đi (l - 1) đơn vị. decrease[l] -= (l - 1); decrease[r + 1] += (l - 1); // Truy vấn nhỏ 2: Vì a[i] += i, nên ta đếm số lần a[i] được tăng,  // rồi lưu vào mảng i_count[i]. i_count[l]++; i_count[r + 1]--;
} main()
{ ios_base::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); cout.tie(0); cin >> n >> q; while (q--) { int l, r; cin >> l >> r; update_queries(l, r); } for (int i = 1; i <= n; ++i) { decrease[i] += decrease[i - 1]; i_count[i] += i_count[i - 1]; a[i] = decrease[i] + i * i_count[i]; cout << a[i] << ' '; } return 0;
}

Ngôn ngữ Python:

def update_queries(l, r, decrease, i_count): # Truy vấn nhỏ 1: Giảm đoạn [l, r] đi (l - 1) đơn vị. decrease[l] -= (l - 1) decrease[r + 1] += (l - 1) # Truy vấn nhỏ 2: Vì a[i] += i, nên ta đếm số lần a[i] được tăng,  # rồi lưu vào mảng i_count[i]. i_count[l] += 1 i_count[r + 1] -= 1 if __name__ == '__main__': n, q = map(int, input.split()) decrease = [0] * (n + 2) i_count = [0] * (n + 2) for _ in range(q): l, r = map(int, input().split()) update_queries(l, r, decrease, i_count) a = [0] * (n + 1) for i in range(1, n + 1): decrease[i] += decrease[i - 1] i_count[i] += i_count[i - 1] a[i] = decrease[i] + i * i_count[i] print(a[i], end=' ')

Bài toán 3

Đề bài

Cho một bảng kích thước m×nm \times n (mm dòng, nn cột). Ucoder muốn thực hiện QQ truy vấn trên bảng này, mỗi truy vấn có dạng (x1,y1,x2,y2,val)(x_1, y_1, x_2, y_2, val) yêu cầu cộng vào tất cả các ô thuộc hình chữ nhật có góc trái trên là (x1,y1)(x_1, y_1) và góc phải dưới là (x2,y2)(x_2, y_2) một giá trị bằng valval.

Yêu cầu: Hãy thực hiện các truy vấn và in ra bảng số sau khi thực hiện hết QQ truy vấn?

Input:

  • Dòng đầu tiên chứa ba số nguyên dương m,nm, n và QQ - kích thước bảng và số truy vấn.
  • mm dòng tiếp theo, mỗi dòng chứa nn số nguyên ai,ja_{i, j} thể hiện một dòng của bảng số.
  • QQ dòng tiếp theo, mỗi dòng ghi năm số nguyên thể hiện một truy vấn.

Ràng buộc:

  • 1m,n10001 \le m, n \le 1000.
  • 1Q1051 \le Q \le 10^5.
  • ai,j109;i,j:1im,1jn|a_{i, j}| \le 10^9; \forall i, j: 1 \le i \le m, 1 \le j \le n.
  • 1val1091 \le val \le 10^9.

Output:

  • In ra bảng số sau khi thực hiện hết QQ truy vấn.

Sample Input:

3 3 2
1 2 3
0 2 2
3 3 5
1 1 2 2 -1
2 2 3 3 2

Sample Output:

0 1 3
-1 3 4
3 5 7

Ý tưởng

Ta sẽ phát triển cách làm lần lượt từ dễ đến khó.

Các cách làm đơn giản

Cách đơn giản nhất là với mỗi truy vấn, sử dụng hai vòng lặp để duyệt qua hình chữ nhật tương ứng (hàng từ x1x2,x_1 \to x_2, cột từ y1y2y_1 \to y_2) và cập nhật trực tiếp trên ma trận. Độ phức tạp của cách này là O(Q×m×n)O(Q \times m \times n).

Ta có thể cải tiến một chút như sau: Ứng với mỗi truy vấn, ta sẽ cập nhật trên từng hàng xx từ x1x_1 tới x2x_2 bằng kĩ thuật cập nhật đoạn trên mảng một chiều:

a[x][y1]=a[x][y1]+val,a[x][y2+1]=a[x][y2+1]vala[x][y_1] = a[x][y_1] + val, a[x][y_2 + 1] = a[x][y_2 + 1] - val

Sau đó, duyệt lại toàn bộ ma trận và cập nhật trên từng hàng từ trước ra sau:

a[x][j]=a[x][j1]+a[x][j];j:2jna[x][j] = a[x][j - 1] + a[x][j]; \forall j: 2 \le j \le n

Ta sẽ thu được ma trận đã cập nhật. Lúc này độ phức tạp giảm xuống còn: O(Q×m)O(Q \times m). Nhưng như vậy vẫn chưa đủ tốt, ta cần một cách làm tốt hơn.

Cách làm tối ưu

Ta sẽ cập nhật các hình chữ nhật con dựa trên ý tưởng tương tự với tổng tiền tố trên ma trận.

Sử dụng bảng b[i][j]b[i][j] để lưu các cập nhật diễn ra ở các truy vấn, b[i][j]b[i][j] sẽ là giá trị cập nhật thêm của hình chữ nhật con (1,1,i,j)(1, 1, i, j).

Xét một yêu cầu cập nhật (x1,y1,x2,y2,val),(x_1, y_1, x_2, y_2, val), ta sẽ cập nhật hình chữ nhật con như sau:

{b[x2][y2]=b[x2][y2]+val.b[x11][y2]=b[x11][y2]+val.b[x2][y11]=b[x2][y11]+val.b[x11][y11]=b[x11][y11]val.\begin{cases}b[x_2][y_2] = b[x_2][y_2] + val.\\ b[x_1 - 1][y_2] = b[x_1 - 1][y_2] + val.\\ b[x_2][y_1 - 1] = b[x_2][y_1 - 1] + val. \\ b[x_1 - 1][y_1 - 1] = b[x_1 - 1][y_1 - 1] - val. \end{cases}

Theo cách cập nhật này, thì ta thấy rằng, mỗi một ô trong hình chữ nhật con (x,y,m,n)(x, y, m, n) được cập nhật đều sẽ khiến cho ô (x,y)(x, y) bị cập nhật tăng lên. Vì thế, tổng giá trị tăng thêm sau QQ lần cập nhật của ô (x,y)(x, y) sẽ là tổng hình chữ nhật con (x,y,m,n)(x, y, m, n) trên mảng bb.

Vậy sau khi cập nhật xong, ta tính lại mảng bb bằng quy hoạch động hình chữ nhật trên chính nó theo công thức:

b[i][j]=b[i+1][j]+b[i][j+1]b[i+1][j+1]+b[i][j]b[i][j] = b[i + 1][j] + b[i][j + 1] - b[i + 1][j + 1] + b[i][j]

Rồi lấy a[i][j]+b[i][j]a[i][j] + b[i][j] để thu được kết quả tại ô (i,j)(i, j) sau khi cập nhật.

Độ phức tạp: O(m×n)O(m \times n).

Cài đặt

Ngôn ngữ C++:

#include <bits/stdc++.h>
#define int long long
#define task "table." using namespace std; const int max_size = 1010;
int a[max_size][max_size], b[max_size][max_size]; void query(int m, int n, int a[][max_size], int b[][max_size])
{ int x1, y1, x2, y2, val; cin >> x1 >> y1 >> x2 >> y2 >> val; b[x2][y2] += val; b[x1 - 1][y2] -= val; b[x2][y1 - 1] -= val; b[x1 - 1][y1 - 1] += val;
} void print_result(int m, int n, int a[][max_size], int b[][max_size])
{ // Cập nhật lại bảng b cho chính xác. for (int i = m; i >= 1; --i) for (int j = n; j >= 1; --j) b[i][j] = b[i + 1][j] + b[i][j + 1] - b[i + 1][j + 1] + b[i][j]; // Tính kết quả đã cập nhật trên bảng a. for (int i = 1; i <= m; ++i) { for (int j = 1; j <= n; ++j) cout << a[i][j] + b[i][j] << ' '; cout << endl; }
} main()
{ ios_base::sync_with_stdio(false); cin.tie(nullptr); int m, n, q; cin >> m >> n >> q; for (int i = 1; i <= m; ++i) for (int j = 1; j <= n; ++j) cin >> a[i][j]; for (int i = 1; i <= q; ++i) query(m, n, a, b); print_result(m, n, a, b); return 0;
}

Các bạn có thể luyện tập thêm về dạng bài tập này tại series Range Queries của CSES, tôi để link tại đây: https://cses.fi/problemset/task/1646.

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Cây tìm kiếm nhị phân

Như mình đã trình bày trong bài viết trước, tìm kiếm nhị phân trên một mảng thể hiện sự hiệu quả. Tuy nhiên, hiệu suất của việc tìm kiếm trên mảng bị giảm đi rất nhiều khi dữ liệu trong tập dữ liệu th

0 0 26

- vừa được xem lúc

Giới thiệu thuật toán tìm kiếm nhị phân

Tìm kiếm nhị phân là một thuật toán cơ bản trong khoa học máy tính. Thay vì tìm kiếm một phần tử trong mảng một cách tuyến tính duyệt từng phần tử, tìm kiếm nhị phân cho ta cách tìm kiếm tối ưu hơn bằ

0 0 26

- vừa được xem lúc

Quy hoạch động trên cây

I. Giới thiệu.

0 0 37

- vừa được xem lúc

Toán học tổ hợp

II. Các dãy số và công thức quan trọng. 1. Dãy Fibonaci.

0 0 140

- vừa được xem lúc

Một số ứng dụng nâng cao của cây DFS (phần 1)

I. Cây DFS và bài toán định chiều đồ thị. 1. Phân loại các cung trên cây DFSext{DFS}DFS.

0 0 42

- vừa được xem lúc

Một số ứng dụng nâng cao của cây DFS (phần 2)

III. Bài toán tìm thành phần liên thông mạnh - giải thuật Tarjan. 1. Định nghĩa thành phần liên thông mạnh.

0 0 32