线段树与离散化技巧 Mayor's posters——poj 2528

问题描述：
有一堵海报墙，从左到右一共有10000000个小块，墙上贴了许多海报，每张海报的高度与墙的高度相同，宽度不同，新帖的海报会将原有的海报覆盖，问当所有人把海报贴完是，墙上可以看到几张海报
输入：
第一行输入一个整数c表示测试数，每个测试第一行输入一个整数n（1<=N<=10000），代表张贴海报数量，之后的n行，每行输入两个整数，L，R，表示海报的左右位置，它覆盖的区间为L,R
输出：
对于每个测试，输出能看到的海报数量

题目分析：
如何才能判断一面墙上有几张海报，正常我们用肉眼判断肯定是找每一张的特征，先把不同的海报区分开来，然后一个一个数，如果在计算机中，那每张海报在记录时肯定要有标记，按照题目意思，该标记还要可以被部分覆盖，那么就简单了，我们可以将一张海报看成一个区间，在这个区间中只有一种标记代表这张海报，这种标记填满这个区间，那么就可以被部分覆盖，我们把每张海报编号，在及记录（张贴）该海报时把该编号写满该区间每个元素，（我们这里是指数组的值），那么之后记录的海报就可以对区间重新赋值，这些似乎都是区间操作，那么线段树肯定是首选，可以使用tag标记结合哈希表检索这个海报是否被覆盖，但该墙上有10000000个小块，就意味着我们需要创建一个N=10000000大小的数组，而线段树tree[4N],这个空间是巨大的，有没更省空间的方法，答案是有的，我们观察到，其实海报原有的宽度并不影响我们计算，完全可以改成任何一个合理的数，有这种特性的例子可以利用离散化的技巧，总共10000张海报那么最多就有20000个left和right，N=20000直接省下极大空间，但需要注意的是，离散化会将原本离散的数据变得紧凑，这是离散化的用途，但在本题中需要更改，比方说一个大区间L1,R1，这个大区间中只有两个小区间[L1,r]，[l，R1],那么离散化之后r和l会被看作是连续的，会导致[r，l]的大区间部分被覆盖，实际上并没有， 那么最终结果只有两张海报，大区间[L1,R1],被误判为完全覆盖了，要避免这个问题只需要在离散化是在r和l之间在添加一个元素即可，下面直接看代码：

#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int MAXN = 100014;
int n, m;
int lazy[MAXN << 2];
int num[MAXN << 2];
int left1[MAXN];
int right1[MAXN];
bool vis[MAXN];
int ans = 0;

int ls(int id) { return id << 1; }
int rs(int id) { return id << 1 | 1; }

//本题并没有定义线段树区间代表什么，所以build函数并没有实际意义
void build(int id, int l, int r) {
	if (l == r) {
		return;
	}
	int mid = (l + r) >> 1;
	build(ls(id), l, mid);
	build(rs(id), mid + 1, r);
}

void pushdown(int id, int l, int r) {
	if (lazy[id] == 0) {
        //标记为0代表id区间并没有张贴海报，当然只是说该区间没有，要知道线段树中有很多区间，大区间中也有很多小区间，这点需要明确，并不是线性表，并不是线性表，并不是线性表，重要的事情说三遍
		return ;
	}
    //将该标记向下传递给跟小区间，相当于再次张贴海报将原有海报覆盖
	lazy[ls(id)] = lazy[id];
	lazy[rs(id)] = lazy[id];
    //删除标记
	lazy[id] = 0;
}

void update(int id, int l, int r, int p, int q, int v) {
	if (l >= p && r <= q) {
		lazy[id] = v;  //v就是上文说到的编号
		return;
	}
	pushdown(id, l, r);  //向下覆盖
	int mid = (l + r) >> 1;
    //直到将张贴的海报的区间所覆盖的所有节点区间覆盖
	if (p <= mid) update(ls(p), l, mid, p, q, v);
	if (q > mid) update(rs(p), mid + 1, r, p, q, v);
}

void query(int id, int l, int r) {
	if (lazy[id] && !vis[lazy[id]]) {
		vis[lazy[id]] = 1;  //这个数组一开始全是零
		ans++;
		return;
	}
    //注意这个判断为什么写在这里
	if (l == r) {
		return;
	}
	pushdown(id, l, r);
	int mid = l + r;
	query(ls(id), l, mid);
	query(rs(id), mid + 1, r);
}

int main() {
	int t;
	cin >> t;
	while (t--) {
		ans = 0;
		memset(lazy, 0, sizeof(lazy));
		memset(vis, 0, sizeof(vis));
		cin >> n;
		int cnt = 1;
		for (int i = 1; i <= n; i++) {
			int a, b;
			cin >> left1[i] >> right1[i];
			num[cnt++] = left1[i];
			num[cnt++] = right1[i];
		}
        //先排序一次，以便第一次去重
		sort(num + 1, num + cnt);
		m = unique(num + 1, num + cnt) - (num + 1);
		int an = m;
		for (int i = 2; i <= m; i++) {
			if (num[i] - num[i - 1] > 1) {
				num[++an] = num[i - 1] + 1;  //加入中间元素，避免上文提到的离散化出现的错误
			}
		}
        //重新排序后，加入的中间元素回自动被插入到相应位置
		sort(num + 1, num + an + 1);
		build(1, 1, an);
		for (int i = 1; i <= n; i++) {
			int p = lower_bound(num + 1, num + an + 1, left1[i]) - num;
			int q = lower_bound(num + 1, num + an + 1, right1[i]) - num;
			update(1, 1, an, p, q, i);
		}
		query(1, 1, an);
		cout << ans << endl;
	}
	return 0;
}