트리. 트리는 알고리즘 계에서 혁신적인 발견의 하나인데, O(N)으로 걸릴 만한 것을 O(logN)으로 바꿔주는 마법 같은 data structure이다. 트리는 여러가지 쓰임새가 있지만 이중에서도 segment tree에 대해서 알아보자.
비슷한 용도로 쓰이는 Binary Indexed Tree가 있는데, 구현이 segment tree보다 간단하기 때문에 더 많이 쓰인다. 따라서, segment tree는 비추!. 나중에 업데이트 할 계획
When
N개의 배열에서 특정 range(start, end)의 구간합을 구한다고 생각해보자. naive로 하면 O(N)이 걸린다.
각 배열의 값이 변하지 않는다고 가정하면 O(1)으로 값을 구할 수 있다. psum[N]을 선언하고 0~n까지의 합을 미리 계산하여 캐쉬하고 있으면 psum[end] - psum[start]로 구간합을 바로 구할 수 있다.
만약 각 배열의 값이 변한다면 가장 효율적인 방법은 무엇일까.. 이때 segement tree를 이용하면 된다.
time complexity | |
---|---|
construction | O(NlogN) |
query | O(logN) |
update | O(logN) |
idea
heap이랑 구조가 비슷하다. root는 모든 범위의 합을 가지고 있고(0 to N-1), left node는 왼쪽 반, right node는 오른쪽 반을 가지게 계속 나누어서 트리를 구성하면 된다. 각 노드는 자신의 범위를 가지고 그 범위의 구간합을 계산하여 가진다. left와 right의 값이 같아질때까지 이것을 반복하면 segment tree가 완성되게 된다.
예를 들어, 4개의 원소가 있는 구간트리를 도식화해 보면 아래처럼 구성 되게 된다.
1 | +--------+ |
implementation
기본적으로 [start, end] 구간의 중간을 잡아서 왼쪽,오른쪽을 계속 recursive하게 수행하면 된다. 종료 조건은 start와 end가 같을때이다. 그리고 left child의 인덱스는 2i+1이 되고, 오른쪽 차일드의 인덱스는 2i+2가 된다.
그리고 트리의 길이는 원 배열 길이의 4배 정도를 잡아주면 된다.
build
위 전제조건으로 구현해 보면 아래처럼 포현할 수 있다.
1 | /** |
query
세그먼트 트리를 만들었으니 이제 임의의 범위를 주면 그 합을 리턴해주는 query함수를 만들어 보자.
1 | // start,end : start/end index of tree |
update
원 배열의 값이 바뀔때 트리를 업데이트 해주는 함수. 해당 배열이 포함된 모든 노드의 값을 수정해 준다. O(logN)
1 | void update(int*st, int dest, int orgValue, int newValue){ |
revision history
- 2015/11/16 initial draft
- 2016/11/8 typo fixed