ST算法解决RMQ问题。
RMQ问题就是区间查询问题,以往的时候是用线段树来做,但是线段树的查询也只是简化到了O(logn)的复杂度,本文要介绍的ST算法,虽然说预处理达到了O(nlogn)的复杂度,但是查询只需要O(1)。ST算法本身是个DP解法。
引例POJ - 3264
Balanced Lineup
题意
给你一个数组,每次询问你某一段区间内的最大值和最小值的差值。
思路
典型的一维RMQ问题。
设置$dp[i,j]$ 代表从第$i$个元素开始连续$2^j$个值的最大值,很明显有$dp[i,0] = 0$.
为了求$f[i,j]$,我们把f[i,j]平均分成两段,每段的元素的个数为$2 ^ {j - 1}$, 所以第一段为 $i$ 到 $i + 2 ^{j -1}- 1$ ,下一段是$ i + 2 ^{j - 1}$ 到 $j$.
dp方程的状态转移方程就是$$dp[i][j] = max(dp[i][j - 1], dp[i + (1 << (j - 1))][j - 1]]$$
当我们查询的时候,设置$k = log_2(r - l + 1)$, 返回$max(dp[l][k],dp[r - 2^k + 1][k])$
我们需要知道的是我们不怕括号内的两段空间有重复,只是怕可能会超出$l - r的界限$。
因此我们设定$2^k <= r - l + 1$ ,因为我们假设的是这个区间有$k$个元素,所以就会出来上面的$k$的表达式了。
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| #include <iostream> #include <algorithm> #include <stdio.h> #include <string> #include <cstring> #include <math.h> using namespace std; int dp1[50005][101]; int dp[50005][101]; void RMQ(int a[],int n) { for(int i = 1; i <= n; ++i) dp[i][0] = a[i]; for(int i = 1; i <= n; ++i) dp1[i][0] = a[i]; for(int j = 1; j <= log(n)/log(2); ++j) for(int i = 1; i + (1 << (j - 1)) <= n; ++i) { dp[i][j] = max(dp[i][j - 1], dp[i + (1 << (j - 1))][j - 1]); dp1[i][j] = min(dp1[i][j - 1], dp1[i + (1 << (j - 1))][j - 1]); } } int query(int l, int r) { int k = log(r - l + 1) / log(2) ; return max(dp[l][k], dp[r - (1 << k) + 1][k]); } int query1(int l, int r) { int k = log(r - l + 1) / log(2) ; return min(dp1[l][k], dp1[r - (1 << k) + 1][k]); } int a[50005]; int main() { int n, m, l, r; while(scanf("%d %d",&n,&m) != EOF) { for(int i = 1; i <= n; ++i) { scanf("%d",&a[i]); } RMQ(a,n); while(m--) { scanf("%d %d",&l,&r); int Max = query(l,r); int Min = query1(l, r); cout << Max - Min << '\n'; } } }
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