區間最值問題：
有如下無序序列，求任意子區間段的最大值。
接著，我們要用分治的思想來快速地解決上面的問題。在解決問題之前，先介紹一些分治的概念。
二分查詢
二分查詢是分治思想的典型運用
我們有如下序列：
a1,a2,a3……an.
要查詢其中等於b的元素。一種方法就是乙個個對比，看看是不是相等，時間複雜度為n。還有就是二分查詢。
如上圖，通過不斷地與中間元素對比，縮小搜尋區間，最後得到a4==b.時間複雜度為logn.
二叉搜尋樹
在二分查詢中，我們要求佇列是有序地。那麼如果佇列無序又要如何？我們可以仿造二分查詢的方式，構造乙個二叉搜尋樹，如下：
二叉搜尋樹左節點比根小，右節點比根大。上圖紅色箭頭代表搜尋a4的過程。
線段樹
線段樹也是一種二叉搜尋樹，我們回到區間最值的問題，有如下無序序列
現在我們要在上面的序列中，搜尋任意指定區間的最大值。
我們先來解決總的最大值的問題
乙個基本的方法就是乙個個比較，取出最大值，時間複雜度為n。
上面的過程就是選取區間最大值的方式，總的最大值為9.
接著，我們要處理任意指定子串行的最值問題。
根據上圖我們可以看出，根據中間的結果，可以和容易地尋找1-6個節點的最大值，分治為1-4的最大值7，5-6的最大值8,1-6的最大值就為8.
總結一下上述的思想。
首先，有點像**選舉，我們要尋找乙個國家最適合當**的人，不需要乙個個去比較，只需要每個鄉選乙個最好的，再在縣里比較，得出乙個縣里最好的，然後市，然後省，最後我們得到了全國最好的。
然後，我們選舉的過程中，得到了鄉，縣的中間結果，這些又可以用來選取任意小範圍的最好人選。如我們要選總管廣東，廣西和南京鼓樓區第二大街的總管，只需要用到不同級別的中間結果彙總即可。
線段樹最終回到分治的思想上來，其應用與如下領域：
區間最值查詢問題
連續區間修改或者單節點更新的動態查詢問題
多維空間的動態查詢
線段樹的程式設計實踐：
線段樹的節點結構為：
struct node
;
線段樹最基本要有三個函式：
1.遞迴地建立樹：
void buildtree(int index,int left,int right)
int mid=(left+right)>>1;
buildtree((index<<1)+1,left,mid);
buildtree((index<<1)+2,mid+1,right);
return;
}
void insert(int index,int left,int right,int k)
if (right<=mid)
else
if (left>mid)
}
int query(int index,int left,int right)
if (right<=mid)
else
if (left>mid)
else
}
#includeusing namespace std;
#define maxn 1001
int n,q;
int m(int a,int b)
struct node
;struct node tree[maxn*4];
void buildtree(int index,int left,int right)
int mid=(left+right)>>1;
buildtree((index<<1)+1,left,mid);
buildtree((index<<1)+2,mid+1,right);
return;
}void insert(int index,int left,int right,int k)
if (right<=mid)
else
if (left>mid)
}int query(int index,int left,int right)
if (right<=mid)
else
if (left>mid)
else
}int main()
cin>>q;
while(q--)
{cin>>left>>right;
cout<
線段樹，區間最值
codeforces 91b queue 線段樹，區間最值 題意是，對於給定區間內的每個元素，要求求出離他最遠的那個元素之間的距離。可以維護乙個線段樹的最小值，每次對於乙個元素，查詢其最右邊的元素的位置。include include include includeusing namespace s...
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