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  • RMQ问题--范围最小值问题

    范围最小值问题(Range Minium Query,RMQ)---RMQ问题

    一、一维问题

    给出一个n个元素的数组A1,A2,...,An,

    设计一个数据结构,

    支持查询操作Query(L,R):计算min(AL,AL+1,...AR

    显然,

    用一个循环来计算最小值

    显然不够快,

    即使是前缀和的思想也不能提高效率!

    那么,

    实践中最常用的是Tarjan的Sparse-Table算法(就是ST表)

    预处理时间:O(nlogn)

    查询时间:O(1)

    (这个算法非常好写,而且还不容易出错)

     (其实:RMQ问题可以做到O(n)预处理,O(1)查询,但,我不会,嘻嘻,蒟蒻本质)

    --------------------------------------------------------

    ST表:

    用的是倍增的思想

    用来求区间最值问题

    (ST表即可以求最大值,又可以求最小值;但RMQ问题只需要求区间最小值,所以,可以说是,用ST这种算法来解决RMQ问题)

    令d(i,j)表示从i开始的,长度为2j的一段元素中的最小值;

    那么,就可以用递推的方法计算

      d(i,j)=min{d(i,j-1),d(i+2j-1,j-1)}

    原理如下

    时间复杂度分析:

      2j<=n;因此d数组的元素个数不超过nlogn,而每一项都可以在常数时间计算完毕,故总时间为O(nlogn)

    代码:

    void RMQ_init(const vector<int>& A)
    {
        int n = A.size();
        for(int i = 0;i < n;i++)
            d[i][0] = A[i];
        for(int j = 1;(1 << j) <= n;j++)
            for(int i = 0;i + (1<<j) - 1 < n;i++)
                d[i][j] = min(d[i][j-1],d[i + (1<<(j-1))][j-1]);
    }

    上面这是预处理的操作

    下面就是查询操作

    由于并不是每个数都恰好是2的k次方

    所以只能退而求其次

    令k满足2k<=R-L+1的最大整数

    那么

    以L开头,以R结尾的两个长度为2k的区间合起来机覆盖了查询区间[L,R]。

    由于是取最小值

    所以有些元素

    重复考虑了几遍也没关系

    (但如果是累加,重复元素就是不允许的了)

    原理如下

     查询的代码:

    int RMQ(int L,int R)
    {
        int k = 0;
        while(1<<(k+1) <= R-L+1)
            k++;//如果2^(k+1)<=R-L+1.那么k还可以加1
            //这步保证k是取了它的最大值,即下面的两个范围是把全部部分都覆盖了 
        return min(d[L][k],d[r-(1<<k)+1][k]);
    }

    二、二维问题

    二维RMQ问题就是求一个矩阵N*M中的一个小块矩阵内的最值问题.其中dmin[i][j][ii][jj]=x表示以(i, j)为左上角,以(i+(1<<ii)-1, j+(1<<jj)-1 )为右下角的矩阵内的最小值.dmax的值类似.

             下面dmin[i][j][ii][jj]的值如何求呢?首先我们知道dmin[i][j][0][0]的值就是v[i][j],而假设dmin[i][j][ii][jj]中的ii不为0,那么dmin[i][j][ii][jj]= min(dmin[i][j][ii-1][jj], dmin[i+(1<<ii)][j][ii-1][jj] );如果ii为0,那么就按jj来求.

             其实上面的求法就是等于把二维问题转变为一维问题来求解.

             下面我们讨论如何查询结果.

             对于一个以(x1, y1)为左上角,以(x2, y2)为右下角的矩形,如何求它的最小值和最大值呢?下面假设我们求最小值:

             我们把(x1,y1)与(x2,y2)构成的矩形分成四小块,这四小块可能有重合部分,但是它们共同构成了目标矩形:

             dmin[x1][y1][ii][jj]

             dmin[x1][y2-(1<<jj)+1][ii][jj]

             dmin[x2-(1<<ii)+1][y1][ii][jj]

             dmin[x2-(1<<ii)+1][y2-(1<<jj)+1][ii][jj]

             (自己想象下上面4小块是怎么样的?)

             temp 1=min(dmin[x1][y1][ii][jj] , dmin[x1][y2-(1<<jj)+1][ii][jj])

             temp 2=min(dmin[x2-(1<<ii)+1][y1][ii][jj] ,dmin[x2-(1<<ii)+1][y2-(1<<jj)+1][ii][jj] )

             最终结果是min(temp1, temp2);

    #include<cstdio>
    #include<cstring>
    #include<algorithm>
    using namespace std;
    const int MAXN=50000+100;
     
    int dmax[MAXN][20];
    int dmin[MAXN][20];
     
    void initmax(int n,int d[])//初始化最大值查询
    {
        for(int i=1; i<=n; i++)
            dmax[i][0]=d[i];
        for(int j=1 ; (1<<j)<=n ; j++)
            for(int i=1; i+(1<<j)-1 <=n; i++)
                dmax[i][j]=max(dmax[i][j-1],dmax[i+(1<<(j-1))][j-1]);
    }
    int getmax(int L,int R)//查询最大值
    {
        int k=0;
        while((1<<(k+1))<=R-L+1)k++;
        return max(dmax[L][k] , dmax[R-(1<<k)+1][k]);
    }
     
    void initmin(int n,int d[])//初始化最小值查询
    {
    {
        for(int i=1; i<=n; i++)
            dmin[i][0]=d[i];
        for(int j=1; (1<<j)<=n; j++)
            for(int i=1;i+(1<<j)-1<=n;i++)
                dmin[i][j]= min( dmin[i][j-1],dmin[i+(1<<(j-1))][j-1] );
    }
    int getmin(int L,int R)//查询最小值
    {
        int k=0;
        while( (1<<(k+1)) <=R-L+1)k++;
        return min(dmin[L][k],dmin[R-(1<<k)+1][k]);
    }
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