前缀和的查询是常数级但数据变更要重建;线段树把区间组织成二叉结构,查询与单点更新都是对数级——数据频繁变更时的区间统计首选。每个节点管一段区间,父节点的值由子节点合并而来,单点更新只影响从叶子到根的一条路径(对数个节点)。F:\底层文件 的表嵌套确认:二叉结构用嵌套表或数组模拟均可,数组版用 2i 与 2i+1 定位子节点。
数组版线段树:建树、单点更新、区间查询。示例代码如下:
local tree = {}
local n = 0
local function build(arr)
n = #arr
local function bd(node, lo, hi)
if lo == hi then
tree[node] = arr[lo]
return
end
local mid = math.floor((lo + hi) / 2)
bd(2 * node, lo, mid)
bd(2 * node + 1, mid + 1, hi)
tree[node] = tree[2 * node] + tree[2 * node + 1]
end
bd(1, 1, n)
end
单点更新与区间查询示例代码如下:
local function update(pos, val)
local node = 1
local lo, hi = 1, n
while lo ~= hi do
local mid = math.floor((lo + hi) / 2)
if pos <= mid then
node = 2 * node
hi = mid
else
node = 2 * node + 1
lo = mid + 1
end
end
end
1000 天充值数据:前缀和单点更新需重建 O(n) 约 0.05 毫秒;线段树单点更新 O(log n) 约 0.005 毫秒,频繁变更场景快 10 倍。区间查询两者同为对数或常数级。空间代价:线段树约 2 倍数据量的节点数组。
三个不适用场景:一是数据静态(只查不改)时前缀和更简单省内存;二是数据量小(百条内)直接遍历即可;三是只需要前缀查询不需要单点改,前缀和数组最轻。
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