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RMQ算法

2019-11-10 17:19:36
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來源:轉載
供稿:網友

這篇文章講RMQ(Range Minimum/Maximum Query)算法。 RMQ:即區間最值查詢。對于一個長度為n的數列A,詢問關于數列A中下標在i,j間的最小或最大值。下面將介紹解決這兩個問題比較高效的算法。 RMQ算法:最容易想到的解決方案是遍歷,復雜度是O(n)。但當數據量非常大且查詢很頻繁時,該算法無法在有效的時間內查詢出正解。本篇文章將介紹一種比較高效的在線算法(ST算法)解決這個問題。所謂在線算法,是指用戶每輸入一個查詢便馬上處理一個查詢。該算法一般用較長的時間做預處理,待信息充足以后便可以用較少的時間回答每個查詢。ST(Sparse Table)算法是一個非常有名的在線處理RMQ問題的算法,它可以在O(nlogn)時間內進行預處理,然后在O(1)時間內回答每個查詢。 ①預處理:預處理用DP的思想。 首先處理DP的狀態:設F[i,j]表示[i,i+2^j-1]區間的最小值。例如,F(0,0)表示[0,0]之間的最小值,F(0,2)表示[0,3]之間的最小值,F(2,4)表示[2,17]之間的最小值。 然后處理DP的初始化:不難看出F[i,0]就等于A[i]。 最后是DP的狀態轉移方程:將F[i,j]平均分成兩段。[i,i+2^(j-1)-1]區間為一段,[i+2^(j-1),i+2^j-1]區間為一段。例如,當i=1,j=3時,分成[1,4]和[5,8]兩段。所以狀態轉移方程:F[i,j]=max/min(F[i,j-1],F[i+2^(j-1),j-1])。 代碼如下:

void RMQ(int num) { for(int j=1;j<20;++j) for(int i=1;i<=num;++i) if(i+j*j-1<=num) { maxF[i][j]=max(maxF[i][j-1],maxF[i+1<<(j-1)][j-1]); minF[i][j]=min(minF[i][j-1],minF[i+1<<(j-1)][j-1]); } }

注意循環的順序,會發現j在外層,i在里層。這是由于動態轉移方程的意義所限制,請讀者自行探索…… ②查詢 假如要查詢[m,n]的最大/小值,那么先求出一個最大的k。使k滿足2^k<=(n-m+1)。于是我們可以將[m,n]分成兩個(部分重疊的)長度為2^k的區間:[m,m+2^k-1],[n-2^k+1,n];F[m,k]為F[m,m+2^k-1]的最大/小值,F[n-2^k+1,k]是[n-2^k+1,n]的最大/小值。狀態轉移方程:RMQ(i,j)=max/min(F[m,k],F[n-2^k+1,k]);


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