这篇文章主要介绍“C++如何实现线段树”，在日常操作中，相信很多人在C++如何实现线段树问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”C++如何实现线段树”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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假设有这样的问题：有n个数，m次操作，操作分为：修改某一个数或者查询一段区间的值
分析下，如果针对数组元素的修改可以是O(1)完成，求某个区间值需要O(n)才可以完成，如果m和n都很大的情况，这个复杂度就很难接受了。
我们之前学过的前缀和算法可以解决区间求和的问题，并且时间复杂度是O(1)，但如果涉及到修改操作，前缀和数组都需要重新计算，时间复杂度也是O(n)
有没有什么办法可以兼顾以上两种操作，并且可以将时间复杂度降低？
这就是我们要学习的线段树！把修改和查询的时间复杂度都降到O(logn)！！！
先来看下线段树长什么样：
有以下数组（为方便计算，数组下标从1开始）
我们把它转换成线段树，是长这样的：
1）叶子结点（绿色）存的都是原数组元素的值
2）每个父结点是它的两个子节点的值的和
3）每个父结点记录它表示区间的范围，如上图的“1-2”表示1到2的区间
下面我们来看看线段树是如何降低操作复杂度的！
例如我们需要查询2-5区间的和
使用递归的思想：
2~5的和
=2~3的和+4~5的和
=3+5+4~5的和
=3+5+11
=19
总之，就是沿着线段树的划分把区间分开，再加到一块就行啦！
例如，我们要把结点2的值由3->5，线段树需要沿着红色部分一个一个改，直到根结点：
不管是修改操作还是查询操作，时间复杂度都是O(logn)
下一步我们来看怎么实现线段树！
首先我们需要将原始数组建立成一颗线段树，然后在树的基础上提供查询和修改的操作。
观察上图，我们发现线段树是一棵近似完全二叉树，利用完全二叉树的性质，我们就可以直接用一个数组来存它。
就像上图一样把各个节点标上号，如果根节点编号是n,那它的左子树编号是2n,右子树的编号是2n+1
所以说，知道了根节点的编号，我们就可以快速有效的找到左右子树的根节点
重庆分公司
重庆分公司
void build(int root,int start,int end){
if(start == end){
tree[root] = num[start];
return;
}
int leftroot = root * 2;//左结点
int rightroot = root * 2 + 1;//右结点
int mid = (start+end)/2;
build(leftroot,start,mid);//递归计算左结点
build(rightroot,mid+1,end);//递归计算右结点
tree[root] = tree[leftroot] + tree[rightroot];//根结点值=左根+右根
}int query(int root,int start,int end,int l,int r){
if(l<=start && r>= end){
return tree[root];
}
int leftroot = root * 2;
int rightroot = root * 2 + 1;
int mid = (start+end)/2;
int sum = 0;
if(l<=mid){
sum += query(leftroot,start,mid,l,r);
}
if(r>mid){
sum += query(rightroot,mid+1,end,l,r);
}
return sum;
}/**
* 修改[l,r]区间里的数，都加上k值
* @param root
* @param start
* @param end
* @param l
* @param r
* @param k
*/
void update(int root,int start,int end,int l,int r,int k){
if(start == end){
tree[root] += k;
return;
}
int leftroot = root * 2;
int rightroot = root * 2 + 1;
int mid = (start+end)/2;
if(l<=mid){
update(leftroot,start,mid,l,r,k);
}
if(r>mid){
update(rightroot,mid+1,end,l,r,k);
}
tree[root] = tree[leftroot] + tree[rightroot];
}到此，关于“C++如何实现线段树”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
