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归并树的概念实际上是将线段树与归并排序结合起来的一种数据结构，主要用于高效地处理区间查询问题。归并树在内部结构上保留了线段树的特点，同时又在查询时借鉴了归并排序的优化策略。

归并树的实现代码通常会采用递归的方式来构建树的结构。具体来说，归并树使用一个二维数组来存储树的节点信息。以下是一个常见的归并树构建代码示例：

void buildTree(int depth, int left, int right) {
    if (left == right) {
        tree[depth][left] = num[left];
        return;
    }
    int mid = (left + right) >> 1;
    buildTree(depth + 1, left, mid);
    buildTree(depth + 1, mid + 1, right);
    
    int i = left, j = mid + 1, k = left;
    while (i <= mid && j <= right) {
        if (tree[depth + 1][i] <= tree[depth + 1][j]) {
            tree[depth][k++] = tree[depth + 1][i++];
        } else {
            tree[depth][k++] = tree[depth + 1][j++];
        }
    }
    while (i <= mid) {
        tree[depth][k++] = tree[depth + 1][i++];
    }
    while (j <= right) {
        tree[depth][k++] = tree[depth + 1][j++];
    }
}

建树完成后，如何寻找给定区间的第K个值呢？这个问题需要借助归并树的查询机制来解决。归并树的查询过程通常采用递归的方式来逐步缩小搜索范围，最终找到目标区间的第K大值。

归并树的查询逻辑主要包括以下几个步骤：

归并树的查询函数通常会返回一个特定区间内所有元素的数量，这个数量可以用来指导二分查找的方向。具体来说，假设我们要在区间[ql, qr]中找到第K大的值，可以通过二分查找来确定这个值的位置。

以下是一个常见的查询函数示例：

int query(int depth, int l, int r, int ql, int qr, int key) {
    if (qr < l || ql > r) {
        return 0;
    }
    if (ql <= l && r <= qr) {
        return lower_bound(tree[depth][l], tree[depth][r] + 1, key) - tree[depth][l];
    }
    int mid = (l + r) >> 1;
    return query(depth + 1, l, mid, ql, qr, key) + query(depth + 1, mid + 1, r, ql, qr, key);
}

为了找到区间[ql, qr]内的第K大的值，可以采用以下步骤：

归并树的查询和构建过程虽然看起来有些复杂，但通过合理的递归划分和二分查找策略，实际可以在较短的时间内完成任务。这种方法在处理大规模数据时表现尤为出色，能够高效地满足用户的查询需求。

通过以上方法，我们可以清晰地看到归并树在数据处理中的实际应用价值。无论是构建过程还是查询过程，都体现了线段树与归并排序的优势，能够在保证高效性的同时，满足复杂的数据处理需求。