这是699.左代码上的下降块很难。
标签：“线截面树（动态开放点）”，“线段树”
在无限的长轴（即轴）上，我们根据给定的顺序将相应的正方形放置。
i掉落块（）是一个正方形，它指示块（）的最左点的位置，指示块（）的侧面长度。
每个块的底部边缘平行于轴（即轴），并从高度降低到当前土地的高度。先前的正方形结束并保持静态后，它开始掉落一个新的块。
块的底部边缘具有非常大的粘度，并且将保持在其接触的任何长度的表面（无论是几个轴还是其他块）。相邻和落下的边缘不会过早地粘在一起，因为只有底部边缘很粘。
返回一堆高度列表。每个高度堆栈表明，指示块的倒塌结束后，当前堆叠了所有由固定块堆叠的最高高度。
示例1：
示例2：
注意：
为了方便起见，我们用他们的手指。
每个插入操作都带有查询，因此查询数量为$ 13 $，左端点的最大值为$ 10E8 $，边缘长度的最大值为$ 16 $。超过$ 1E9 $。
对于众多价值域的间隔和问题，但是查询数量有限，可以用几种方法来解决常见的“价值域爆炸，有限的查询”间隔问题的问题？
我的个人习惯通常使用“离散 +线程树”，或者要么使用“线树（动态开放点）”来解决方案。
此标题是“非顾问在线”，因此您可以首先离散数组，将值域映射到较小的空间，然后应用线段树以求解占$ 4 imes n $空间的线段树。
但是，更灵活的解决方案（能够同时应对强制性在线问题）是“线树（动态开放点）”。
有两种方法可以同时实现动态开头：
方法1关于每日问题的不久933。最新的请求数，所以我今天写了该方法。
具体来说，我们将订单的操作按顺序进行（假设当前块的左端为$ a $，而边缘长度为$ len $，那么有一个右端到$ b = a + len$）。
因此，这本质上是“间隔修改+间隔查询”的问题。我们需要使用“懒惰标签”实现线树，以确保“间隔修改”的复杂性仍然为$ O（log {n}）$ ESSENCE
此外，还有一个细节需要注意：不同块之间的边缘可以重叠，但不会导致块叠加。因此，当我们操作一个间隔$ [a，b] $的（查询或插入）时，我们可以使用它，我们可以使用它，我们可以使用它，我们可以使用它，我们可以使用它，我们可以使用它，我们可以使用它，可以使用它。它已调整为$ [a，b -1] $，从而解决了边缘覆盖操作高度的错误问题。
估计点的基本方法在正面？详细解决了常见的“价值域爆炸，查询有限”间隔问题的几种方法。
简而言之，您可以直接估计$ 6 imes m imes log {n} $，其中$ m $是查询数（相应问题的长度），而$ n $是值域的大小（与此问题相对应可以直接将其直接引入。$ 1E9 $）;另一个更实用的（避免估计）估计点方法可以“尽可能多地打开”，并使用我们创建的主题和大小（结构）的空间大小。字节，或者如果结构太大，则可以将1.28亿美元的$开放至$ 5 IMES 10^6 $或更多）。
代码：
由“动态指针”实现的“动态开放点”可以有效地避免数组估计的问题。更重要的是，它可以有效地避免大型数组的初始化。考虑到优化/全局数组优化，动态指针的方式比估计方法更好。
代码：
这是我们“通过Leetcode”系列的第一篇文章。该系列始于2021/01/01。从开始开始时的起始代码开始，总共有1916年的问题。该主题已经完成。
在这一系列文章中，除了解释问题 - 解决想法之外，还将尽可能多地提供最简洁的代码。如果涉及通信，将有相应的代码模板。
为了使学生更容易在计算机上调试和提交代码，我建立了一个相关的仓库：https：//github.com/sharingsource/logicstack-letcode。
在仓库地址中，您可以看到一系列文章的解释链接，一系列文章的相应代码，leetcode的原始链接以及其他首选解决方案。
原始：https：//juejin.cn/post/7102072293844582407