應用於K維數據的快速查找,好比橫座標,縱座標,價格……,本模板以16青島區域賽K題爲例 —— 三維K - D Tree 模板 咱們應該都見過平衡樹吧,那就是1-D樹,變成k維以後,咱們連續分割1 - k維,而後繼續分割,實現快速查找,畫圖的時候就可以理解這個數據結構了 n個旅館 x,y,csot m個用戶 x,y,limitcost 問你每一個用戶在能夠接受的價格內距離最近的旅館是哪一個 #define deep 3 // K-D樹的維度 #define inf (1e18) //用ll防止開根號,形成浮點偏差 using namespace std; typedef long long ll; const int maxn = 2e5+2e3; int retid;//最優的旅館選擇編號 ll ans;//判斷距離最小值 int loc;//當前進行的維度 int n,m;//n個旅館,m個顧客 struct node{ int id; int data[deep]; //對各個維度都從小到大排序 bool operator < (const node &b) const{ if(data[loc] < b.data[loc]) return 1; return 0; } }P[maxn],tmp[maxn],Now,Aim;//P數組排序,tmp數組副本做爲輸出 void creat_KDtree(int l,int r,int flor){ if(l >= r){ return; } int mid = (l + r) >> 1; loc = flor % deep; nth_element(P+l,P+mid,P+r+1); /*把p+mid元素放在中間位置,使其左邊元素比它小,右邊比它大 nth_element(first,nth,last) first,last 第一個和最後一個迭代器,也能夠直接用數組的位置。 nth,要定位的第n個元素,能對它進行隨機訪問. 將第n_th元素放到它該放的位置上,左邊元素都小於它,右邊元素都大於它.*/ creat_KDtree(l,mid-1,flor+1); creat_KDtree(mid+1,r,flor+1); } void judge(int x)//根據題意的判斷函數{ Now = P[x]; if(Now.data[2] > Aim.data[2]) return; ll dis = (Now.data[0] - Aim.data[0]) * (Now.data[0] - Aim.data[0]) + (Now.data[1] - Aim.data[1]) * (Now.data[1] - Aim.data[1]); if(dis < ans || dis == ans && Now.id < retid){ ans = dis; retid = Now.id; } } void Find(int l,int r,int flor)//也是根據題意來寫{ loc = flor % deep; if(l >= r){ if(l == r) judge(l); return; } int mid = (l + r) >> 1; judge(mid); Now = P[mid]; if(loc == 2){ if(Now.data[loc] >= Aim.data[loc]) Find(l,mid-1,flor+1); else{ Find(l,mid-1,flor+1); Find(mid+1,r,flor+1); } } else{ int len = Now.data[loc] - Aim.data[loc]; if(len >= 0){ Find(l,mid-1,flor+1); if(((ll)len * len) < ans){ Find(mid+1,r,flor+1); } } else{ Find(mid+1,r,flor+1); if(((ll)len * len) < ans){ Find(l,mid-1,flor+1); } } } }