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#include "structure/wavelet/wavelet-matrix.hpp"静的配列に対して順序統計・値範囲頻度クエリを処理するデータ構造です。
値をそのまま扱う WaveletMatrix< T, MAXLOG > と、座標圧縮して扱う CompressedWaveletMatrix< T, MAXLOG > が提供されています。
(1) WaveletMatrix()
(2) WaveletMatrix(vector<T> v)
(2) は配列 v から構築します。MAXLOG は扱う値域のビット幅です。
T access(int k)
k 番目の要素を返します。
int rank(const T& x, int r)
区間 [0, r) に含まれる値 x の個数を返します。
T kth_smallest(int l, int r, int k)
区間 [l, r) の中で k 番目 (0-indexed) に小さい値を返します。
T kth_largest(int l, int r, int k)
区間 [l, r) の中で k 番目 (0-indexed) に大きい値を返します。
(1) int range_freq(int l, int r, T upper)
(2) int range_freq(int l, int r, T lower, T upper)
(1) 区間 [l, r) で v[i] < upper を満たす個数を返します。
(2) 区間 [l, r) で lower <= v[i] < upper を満たす個数を返します。
T prev_value(int l, int r, T upper)
区間 [l, r) で v[i] < upper を満たす値の最大値を返します。存在しないときは T(-1) を返します。
T next_value(int l, int r, T lower)
区間 [l, r) で lower <= v[i] を満たす値の最小値を返します。存在しないときは T(-1) を返します。
座標圧縮を内部で行うラッパです。値が疎な場合はこちらを使うと扱いやすくなります。
CompressedWaveletMatrix(const vector<T>& v)
配列 v から座標圧縮済みの Wavelet Matrix を構築します。
T access(int k)
k 番目の要素を返します。
int rank(const T& x, int r)
区間 [0, r) に含まれる値 x の個数を返します。
T kth_smallest(int l, int r, int k)
区間 [l, r) の中で k 番目 (0-indexed) に小さい値を返します。
T kth_largest(int l, int r, int k)
区間 [l, r) の中で k 番目 (0-indexed) に大きい値を返します。
(1) int range_freq(int l, int r, T upper)
(2) int range_freq(int l, int r, T lower, T upper)
(1) 区間 [l, r) で v[i] < upper を満たす個数を返します。
(2) 区間 [l, r) で lower <= v[i] < upper を満たす個数を返します。
T prev_value(int l, int r, T upper)
区間 [l, r) で v[i] < upper を満たす値の最大値を返します。存在しないときは T(-1) を返します。
T next_value(int l, int r, T lower)
区間 [l, r) で lower <= v[i] を満たす値の最小値を返します。存在しないときは T(-1) を返します。
#pragma once
#include <algorithm>
#include <cassert>
#include <cstddef>
#include <iterator>
#include <set>
#include <tuple>
#include <utility>
#include <vector>
#include "succinct-indexable-dictionary.hpp"
/*
* @brief Wavelet Matrix(ウェーブレット行列)
*
*/
template <typename T, int MAXLOG>
struct WaveletMatrix {
std::size_t length;
SuccinctIndexableDictionary matrix[MAXLOG];
int mid[MAXLOG];
WaveletMatrix() = default;
WaveletMatrix(std::vector<T> v) : length(v.size()) {
std::vector<T> l(length), r(length);
for (int level = MAXLOG - 1; level >= 0; level--) {
matrix[level] = SuccinctIndexableDictionary(length + 1);
int left = 0, right = 0;
for (int i = 0; i < length; i++) {
if (((v[i] >> level) & 1)) {
matrix[level].set(i);
r[right++] = v[i];
} else {
l[left++] = v[i];
}
}
mid[level] = left;
matrix[level].build();
v.swap(l);
for (int i = 0; i < right; i++) {
v[left + i] = r[i];
}
}
}
std::pair<int, int> succ(bool f, int l, int r, int level) {
return {matrix[level].rank(f, l) + mid[level] * f,
matrix[level].rank(f, r) + mid[level] * f};
}
// v[k]
T access(int k) {
T ret = 0;
for (int level = MAXLOG - 1; level >= 0; level--) {
bool f = matrix[level][k];
if (f) ret |= T(1) << level;
k = matrix[level].rank(f, k) + mid[level] * f;
}
return ret;
}
T operator[](const int& k) { return access(k); }
// count i s.t. (0 <= i < r) && v[i] == x
int rank(const T& x, int r) {
int l = 0;
for (int level = MAXLOG - 1; level >= 0; level--) {
std::tie(l, r) = succ((x >> level) & 1, l, r, level);
}
return r - l;
}
// k-th(0-indexed) smallest number in v[l,r)
T kth_smallest(int l, int r, int k) {
assert(0 <= k && k < r - l);
T ret = 0;
for (int level = MAXLOG - 1; level >= 0; level--) {
int cnt = matrix[level].rank(false, r) - matrix[level].rank(false, l);
bool f = cnt <= k;
if (f) {
ret |= T(1) << level;
k -= cnt;
}
std::tie(l, r) = succ(f, l, r, level);
}
return ret;
}
// k-th(0-indexed) largest number in v[l,r)
T kth_largest(int l, int r, int k) {
return kth_smallest(l, r, r - l - k - 1);
}
// count i s.t. (l <= i < r) && (v[i] < upper)
int range_freq(int l, int r, T upper) {
int ret = 0;
for (int level = MAXLOG - 1; level >= 0; level--) {
bool f = ((upper >> level) & 1);
if (f) ret += matrix[level].rank(false, r) - matrix[level].rank(false, l);
std::tie(l, r) = succ(f, l, r, level);
}
return ret;
}
// count i s.t. (l <= i < r) && (lower <= v[i] < upper)
int range_freq(int l, int r, T lower, T upper) {
return range_freq(l, r, upper) - range_freq(l, r, lower);
}
// std::max v[i] s.t. (l <= i < r) && (v[i] < upper)
T prev_value(int l, int r, T upper) {
int cnt = range_freq(l, r, upper);
return cnt == 0 ? T(-1) : kth_smallest(l, r, cnt - 1);
}
// std::min v[i] s.t. (l <= i < r) && (lower <= v[i])
T next_value(int l, int r, T lower) {
int cnt = range_freq(l, r, lower);
return cnt == r - l ? T(-1) : kth_smallest(l, r, cnt);
}
};
template <typename T, int MAXLOG>
struct CompressedWaveletMatrix {
WaveletMatrix<int, MAXLOG> mat;
std::vector<T> ys;
CompressedWaveletMatrix(const std::vector<T>& v) : ys(v) {
std::sort(std::begin(ys), std::end(ys));
ys.erase(std::unique(std::begin(ys), std::end(ys)), std::end(ys));
std::vector<int> t(v.size());
for (int i = 0; i < v.size(); i++) t[i] = get(v[i]);
mat = WaveletMatrix<int, MAXLOG>(t);
}
inline int get(const T& x) {
return std::lower_bound(std::begin(ys), std::end(ys), x) - std::begin(ys);
}
T access(int k) { return ys[mat.access(k)]; }
T operator[](const int& k) { return access(k); }
int rank(const T& x, int r) {
auto pos = get(x);
if (pos == ys.size() || ys[pos] != x) return 0;
return mat.rank(pos, r);
}
T kth_smallest(int l, int r, int k) { return ys[mat.kth_smallest(l, r, k)]; }
T kth_largest(int l, int r, int k) { return ys[mat.kth_largest(l, r, k)]; }
int range_freq(int l, int r, T upper) {
return mat.range_freq(l, r, get(upper));
}
int range_freq(int l, int r, T lower, T upper) {
return mat.range_freq(l, r, get(lower), get(upper));
}
T prev_value(int l, int r, T upper) {
auto ret = mat.prev_value(l, r, get(upper));
return ret == -1 ? T(-1) : ys[ret];
}
T next_value(int l, int r, T lower) {
auto ret = mat.next_value(l, r, get(lower));
return ret == -1 ? T(-1) : ys[ret];
}
};
#line 2 "structure/wavelet/wavelet-matrix.hpp"
#include <algorithm>
#include <cassert>
#include <cstddef>
#include <iterator>
#include <set>
#include <tuple>
#include <utility>
#include <vector>
#line 2 "structure/wavelet/succinct-indexable-dictionary.hpp"
#line 5 "structure/wavelet/succinct-indexable-dictionary.hpp"
/**
* @brief Succinct Indexable Dictionary(完備辞書)
*/
struct SuccinctIndexableDictionary {
std::size_t length;
std::size_t blocks;
std::vector<unsigned> bit, sum;
SuccinctIndexableDictionary() = default;
SuccinctIndexableDictionary(std::size_t length)
: length(length), blocks((length + 31) >> 5) {
bit.assign(blocks, 0U);
sum.assign(blocks, 0U);
}
void set(int k) { bit[k >> 5] |= 1U << (k & 31); }
void build() {
sum[0] = 0U;
for (int i = 1; i < blocks; i++) {
sum[i] = sum[i - 1] + __builtin_popcount(bit[i - 1]);
}
}
bool operator[](int k) { return (bool((bit[k >> 5] >> (k & 31)) & 1)); }
int rank(int k) {
return (sum[k >> 5] +
__builtin_popcount(bit[k >> 5] & ((1U << (k & 31)) - 1)));
}
int rank(bool val, int k) { return (val ? rank(k) : k - rank(k)); }
};
#line 13 "structure/wavelet/wavelet-matrix.hpp"
/*
* @brief Wavelet Matrix(ウェーブレット行列)
*
*/
template <typename T, int MAXLOG>
struct WaveletMatrix {
std::size_t length;
SuccinctIndexableDictionary matrix[MAXLOG];
int mid[MAXLOG];
WaveletMatrix() = default;
WaveletMatrix(std::vector<T> v) : length(v.size()) {
std::vector<T> l(length), r(length);
for (int level = MAXLOG - 1; level >= 0; level--) {
matrix[level] = SuccinctIndexableDictionary(length + 1);
int left = 0, right = 0;
for (int i = 0; i < length; i++) {
if (((v[i] >> level) & 1)) {
matrix[level].set(i);
r[right++] = v[i];
} else {
l[left++] = v[i];
}
}
mid[level] = left;
matrix[level].build();
v.swap(l);
for (int i = 0; i < right; i++) {
v[left + i] = r[i];
}
}
}
std::pair<int, int> succ(bool f, int l, int r, int level) {
return {matrix[level].rank(f, l) + mid[level] * f,
matrix[level].rank(f, r) + mid[level] * f};
}
// v[k]
T access(int k) {
T ret = 0;
for (int level = MAXLOG - 1; level >= 0; level--) {
bool f = matrix[level][k];
if (f) ret |= T(1) << level;
k = matrix[level].rank(f, k) + mid[level] * f;
}
return ret;
}
T operator[](const int& k) { return access(k); }
// count i s.t. (0 <= i < r) && v[i] == x
int rank(const T& x, int r) {
int l = 0;
for (int level = MAXLOG - 1; level >= 0; level--) {
std::tie(l, r) = succ((x >> level) & 1, l, r, level);
}
return r - l;
}
// k-th(0-indexed) smallest number in v[l,r)
T kth_smallest(int l, int r, int k) {
assert(0 <= k && k < r - l);
T ret = 0;
for (int level = MAXLOG - 1; level >= 0; level--) {
int cnt = matrix[level].rank(false, r) - matrix[level].rank(false, l);
bool f = cnt <= k;
if (f) {
ret |= T(1) << level;
k -= cnt;
}
std::tie(l, r) = succ(f, l, r, level);
}
return ret;
}
// k-th(0-indexed) largest number in v[l,r)
T kth_largest(int l, int r, int k) {
return kth_smallest(l, r, r - l - k - 1);
}
// count i s.t. (l <= i < r) && (v[i] < upper)
int range_freq(int l, int r, T upper) {
int ret = 0;
for (int level = MAXLOG - 1; level >= 0; level--) {
bool f = ((upper >> level) & 1);
if (f) ret += matrix[level].rank(false, r) - matrix[level].rank(false, l);
std::tie(l, r) = succ(f, l, r, level);
}
return ret;
}
// count i s.t. (l <= i < r) && (lower <= v[i] < upper)
int range_freq(int l, int r, T lower, T upper) {
return range_freq(l, r, upper) - range_freq(l, r, lower);
}
// std::max v[i] s.t. (l <= i < r) && (v[i] < upper)
T prev_value(int l, int r, T upper) {
int cnt = range_freq(l, r, upper);
return cnt == 0 ? T(-1) : kth_smallest(l, r, cnt - 1);
}
// std::min v[i] s.t. (l <= i < r) && (lower <= v[i])
T next_value(int l, int r, T lower) {
int cnt = range_freq(l, r, lower);
return cnt == r - l ? T(-1) : kth_smallest(l, r, cnt);
}
};
template <typename T, int MAXLOG>
struct CompressedWaveletMatrix {
WaveletMatrix<int, MAXLOG> mat;
std::vector<T> ys;
CompressedWaveletMatrix(const std::vector<T>& v) : ys(v) {
std::sort(std::begin(ys), std::end(ys));
ys.erase(std::unique(std::begin(ys), std::end(ys)), std::end(ys));
std::vector<int> t(v.size());
for (int i = 0; i < v.size(); i++) t[i] = get(v[i]);
mat = WaveletMatrix<int, MAXLOG>(t);
}
inline int get(const T& x) {
return std::lower_bound(std::begin(ys), std::end(ys), x) - std::begin(ys);
}
T access(int k) { return ys[mat.access(k)]; }
T operator[](const int& k) { return access(k); }
int rank(const T& x, int r) {
auto pos = get(x);
if (pos == ys.size() || ys[pos] != x) return 0;
return mat.rank(pos, r);
}
T kth_smallest(int l, int r, int k) { return ys[mat.kth_smallest(l, r, k)]; }
T kth_largest(int l, int r, int k) { return ys[mat.kth_largest(l, r, k)]; }
int range_freq(int l, int r, T upper) {
return mat.range_freq(l, r, get(upper));
}
int range_freq(int l, int r, T lower, T upper) {
return mat.range_freq(l, r, get(lower), get(upper));
}
T prev_value(int l, int r, T upper) {
auto ret = mat.prev_value(l, r, get(upper));
return ret == -1 ? T(-1) : ys[ret];
}
T next_value(int l, int r, T lower) {
auto ret = mat.next_value(l, r, get(lower));
return ret == -1 ? T(-1) : ys[ret];
}
};