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  • RMQ算法

    1. 概述

    RMQ(Range Minimum/Maximum Query),即区间最值查询,是指这样一个问题:对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在i,j之间的最小/大值。这两个问题是在实际应用中经常遇到的问题,下面介绍一下解决这两种问题的比较高效的算法。当然,该问题也可以用线段树(也叫区间树)解决,算法复杂度为:O(N)~O(logN),这里我们暂不介绍。

     

    2.RMQ算法

    对于该问题,最容易想到的解决方案是遍历,复杂度是O(n)。但当数据量非常大且查询很频繁时,该算法无法在有效的时间内查询出正解。

    本节介绍了一种比较高效的在线算法(ST算法)解决这个问题。所谓在线算法,是指用户每输入一个查询便马上处理一个查询。该算法一般用较长的时间做预处理,待信息充足以后便可以用较少的时间回答每个查询。ST(Sparse Table)算法是一个非常有名的在线处理RMQ问题的算法,它可以在O(nlogn)时间内进行预处理,然后在O(1)时间内回答每个查询。

     

    (一)首先是预处理,用动态规划(DP)解决。

    设A[i]是要求区间最值的数列,F[i, j]表示从第i个数起连续2^j个数中的最大值。(DP的状态)

    例如:

    A数列为:3 2 4 5 6 8 1 2 9 7

    F[1,0]表示第1个数起,长度为2^0=1的最大值,其实就是3这个数。同理 F[1,1] = max(3,2) = 3, F[1,2]=max(3,2,4,5) = 5,F[1,3] = max(3,2,4,5,6,8,1,2) = 8;

    并且我们可以容易的看出F[i,0]就等于A[i]。(DP的初始值)

    这样,DP的状态、初值都已经有了,剩下的就是状态转移方程。

    我们把F[i,j]平均分成两段(因为f[i,j]一定是偶数个数字),从 i 到i + 2 ^ (j - 1) - 1为一段,i + 2 ^ (j - 1)到i + 2 ^ j - 1为一段(长度都为2 ^ (j - 1))。用上例说明,当i=1,j=3时就是3,2,4,5 和 6,8,1,2这两段。F[i,j]就是这两段各自最大值中的最大值。于是我们得到了状态转移方程F[i, j]=max(F[i,j-1], F[i + 2^(j-1),j-1])。

    代码如下:

     1 void RMQ(int num) //预处理->O(nlogn)  
     2 {  
     3     for(int j = 1; j < 20; ++j)  
     4         for(int i = 1; i <= num; ++i)  
     5             if(i + (1 << j) - 1 <= num)  
     6             {  
     7                 maxsum[i][j] = max(maxsum[i][j - 1], maxsum[i + (1 << (j - 1))][j - 1]);  
     8                 minsum[i][j] = min(minsum[i][j - 1], minsum[i + (1 << (j - 1))][j - 1]);  
     9             }  
    10 }  

    算法伪代码

     1 //初始化
     2  
     3 INIT_RMQ
     4  
     5 //max[i][j]中存的是重j开始的2^i个数据中的最大值,最小值类似,num中存有数组的值
     6  
     7 for i : 1 to n
     8  
     9   max[0][i] = num[i]
    10  
    11 for i : 1 to log(n)/log(2)
    12  
    13   for j : 1 to (n+1-2^i)
    14  
    15      max[i][j] = MAX(max[i-1][j], max[i-1][j+2^(i-1)]
    16  
    17 //查询
    18  
    19 RMQ(i, j)
    20  
    21 k = log(j-i+1) / log(2)
    22  
    23 return MAX(max[k][i], max[k][j-2^k+1])

     

    这里我们需要注意的是循环的顺序,我们发现外层是j,内层所i,这是为什么呢?可以是i在外,j在内吗?

     

     

    答案是不可以。因为我们需要理解这个状态转移方程的意义。

    状态转移方程的含义是:先更新所有长度为F[i,0]即1个元素,然后通过2个1个元素的最值,获得所有长度为F[i,1]即2个元素的最值,然后再通过2个2个元素的最值,获得所有长度为F[i,2]即4个元素的最值,以此类推更新所有长度的最值。

    而如果是i在外,j在内的话,我们更新的顺序就是F[1,0],F[1,1],F[1,2],F[1,3],表示更新从1开始1个元素,2个元素,4个元素,8个元素(A[0],A[1],....A[7])的最值,这里F[1,3] = max(max(A[0],A[1],A[2],A[3]),max(A[4],A[5],A[6],A[7]))的值,但是我们根本没有计算max(A[0],A[1],A[2],A[3])和max(A[4],A[5],A[6],A[7]),所以这样的方法肯定是错误的。

     

    为了避免这样的错误,一定要好好理解这个状态转移方程所代表的含义。

     

     

    (二)然后是查询。

    假如我们需要查询的区间为(i,j),那么我们需要找到覆盖这个闭区间(左边界取i,右边界取j)的最小幂(可以重复,比如查询5,6,7,8,9,我们可以查询5678和6789)。

    因为这个区间的长度为j - i + 1,所以我们可以取k=log2( j - i + 1),则有:RMQ(A, i, j)=max{F[i , k], F[ j - 2 ^ k + 1, k]}。

    举例说明,要求区间[2,8]的最大值,k = log2(8 - 2 + 1)= 2,即求max(F[2, 2],F[8 - 2 ^ 2 + 1, 2]) = max(F[2, 2],F[5, 2]);

     

    在这里我们也需要注意一个地方,就是<<运算符和+-运算符的优先级。

    比如这个表达式:5 - 1 << 2是多少?

     

    答案是:4 * 2 * 2 = 16。所以我们要写成5 - (1 << 2)才是5-1 * 2 * 2 = 1。

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