学习笔记 ST算法

【引子】RMQ (Range Minimum/Maximum Query)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里的最小(大)值,也就是说,RMQ问题是指求区间最值的问题。

{方法}

1、朴素(即搜索),O(n)-O(qn) online。

2、线段树,O(n)-O(qlogn) online。

    3、ST(实质是动态规划),O(nlogn)-O(q) online。

        ST算法(Sparse Table),以求最大值为例,设d[i,j]表示[i,i+2^j-1]这个区间内的最大值,那么在询问到[a,b]区间的最大值时答案就是 max(d[a,k], d[b-2^k+1,k]),        其中k是满足2^k<=b-a+1(即长度)的最大的k,即k=[ln(b-a+1)/ln(2)]。

        d的求法可以用动态规划,d[i, j]=max(d[i, j-1],d[i+2^(j-1), j-1])。

    4、RMQ标准算法:先规约成LCA(Lowest Common Ancestor),再规约成约束RMQ,O(n)-O(q) online。

        首先根据原数列,建立笛卡尔树,从而将问题在线性时间内规约为LCA问题。LCA问题可以在线性时间内规约为约束RMQ,也就是数列中任意两个相邻的数的差都是+1或-1        的RMQ问题。约束RMQ有O(n)-O(1)的在线解法,故整个算法的时间复杂度为O(n)-O(1)。

【例】给定数组,询问区间最小值。(无修改)
    (数据范围不用线段树)

【解】可以写一个线段树,但是预处理和查询的复杂度都是O(logn),存心的话可以给你卡掉。

  所以采用ST算法,它可以做到O(nlogn)的预处理,O(1)地回答每个询问

  f[i][j]表示数组p从位置i开始到位置i+2^j-1的最小值
  f[i][j]=min(f[i+(1<<(j-1))][j-1],f[i][j-1]);f[i][0]=p[i].
  求a~b的最小值,就是找出比b-a+1小的最大的二的幂次k
  有ans=min(f[a][k],f[b-(1<<k)+1][k])

【原理】

nlogn预处理出Min[][]和Max[][],查询的时候O(1)查询。

Max[j][i]或Min[j][i]代表,从j的位置开始,长度为2^i的子段中的最大值或最小值。

然后预处理的时候递推。

询问的时候先算出[l,r]的长度的2的对数,然后取出答案即可

是一种优秀的存取方法。

【实现】(以最大值为例):
    首先是预处理,用一个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。例如数列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。
f[1,2]=5,f[1,3]=8,f[2,0]=2,f[2,1]=4……从这里可以看出f[i,0]其实就等于a[i]。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

6,8,1,2这两段。f[i,j]就是这两段的最大值中的最大值。于是我们得到了动规方程F[i,j]=max(F[i,j-1],F[i+2^(j-
i),j-1]).
     
  
 接下来是得出最值,也许你想不到计算出f[i,j]有什么用处,想计算max还是要O(logn),甚至O(n)。但有一个很好的办法,做到了
O(1)。还是分开来。如在上例中我们要求区间[2,8]的最大值,就要把它分成[2,5]和[5,8]两个区间,因为这两个区间的最大值我们可以直接由
f[2,2]和f[5,2]得到。扩展到一般情况,就是把区间[l,r]分成两个长度为2^n的区间(保证有f[i,j]对应)

【模板代码】

 1 #include<iostream>
 2 #include<cstdio>
 3 #include<cstring>
 4 #include<cmath>
 5 #include<algorithm>
 6 #include<queue>
 7 #include<cstdlib>
 8 #include<iomanip>
 9 #include<cassert>
10 #include<climits>
11 #define maxn 100001
12 #define F(i,j,k) for(int i=j;i<=k;i++)
13 #define M(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
14 #define FF(i,j,k) for(int i=j;i>=k;i--)
15 #define inf 0x7fffffff
16 #define maxm 21
17 using namespace std;
18 int read(){
19     int x=0,f=1;char ch=getchar();
20     while(ch<‘0‘||ch>‘9‘){if(ch==‘-‘)f=-1;ch=getchar();}
21     while(ch>=‘0‘&&ch<=‘9‘){x=x*10+ch-‘0‘;ch=getchar();}
22     return x*f;
23 }
24 int fm[maxn][maxm],fi[maxn][maxm],p[maxn];
25 int n,q;
26 inline int init()
27 {
28     cin>>n>>q;
29     F(i,1,n){
30         cin>>p[i];
31     }
32     F(i,1,n){
33         fm[i][0]=fi[i][0]=p[i];
34     }
35     int m=floor((int)(log10((double)n)/log10((double)2)));
36     F(j,1,m)F(i,1,n){
37         fm[i][j]=max(fm[i+(1<<(j-1))][j-1],fm[i][j-1]);
38         fi[i][j]=min(fi[i+(1<<(j-1))][j-1],fi[i][j-1]);
39     }
40 }
41 inline int stmax(int a,int b)
42 {
43     int m=floor((int)(log10((double)(b-a+1))/log10((double)2)));
44     return max(fm[a][m],fm[b-(1<<m)+1][m]);
45 }
46 inline int stmin(int a,int b)
47 {
48     int m=floor((int)(log10((double)(b-a+1))/log10((double)2)));
49     return min(fi[a][m],fi[b-(1<<m)+1][m]);
50 }
51 int main()
52 {
53     std::ios::sync_with_stdio(false);//cout<<setiosflags(ios::fixed)<<setprecision(1)<<y;
54 //  freopen("data.in","r",stdin);
55 //  freopen("data.out","w",stdout);
56     init();int c,d;
57     while(q--)
58     {
59         int a,b;
60         cin>>a>>b;
61         if(a>b) swap(a,b);
62         c=stmax(a,b);
63         d=stmin(a,b);
64         cout<<c<<endl<<d<<endl;
65      }
66      return 0;
67 }

ST

时间: 2024-08-24 02:27:51

学习笔记 ST算法的相关文章

算法学习笔记 KMP算法之 next 数组详解

最近回顾了下字符串匹配 KMP 算法,相对于朴素匹配算法,KMP算法核心改进就在于:待匹配串指针 i 不发生回溯,模式串指针 j 跳转到 next[j],即变为了 j = next[j]. 由此时间复杂度由朴素匹配的 O(m*n) 降到了 O(m+n), 其中模式串长度 m, 待匹配文本串长 n. 其中,比较难理解的地方就是 next 数组的求法.next 数组的含义:代表当前字符之前的字符串中,有多大长度的相同前缀后缀,也可看作有限状态自动机的状态,而且从自动机的角度反而更容易推导一些. "前

【网络流】网络流学习笔记Part2ISAP算法

说实话ISAP的文献真的不太好找= =而且介绍的没有太详细,不像SAP Dinic比较普及. ISAP其实是改进的SAP算法,要学ISAP就先去看一下SAP好了.(事实上很多人会把ISAP和SAP搞混了.尤其在国内,很多人会直接管ISAP叫SAP) SAP算法(即Edmonds-Karp算法): 不断进行BFS找增广路径,那么最多找V*E次就一定不存在增广路径了. 时间复杂度 O(V*E^2) ISAP算法: 通过维护距离标号使得寻找增广路径的过程被简化从而提高效率.距离标号可以使某个点到汇点s

Machine Learning In Action 第二章学习笔记: kNN算法

本文主要记录<Machine Learning In Action>中第二章的内容.书中以两个具体实例来介绍kNN(k nearest neighbors),分别是: 约会对象预测 手写数字识别 通过“约会对象”功能,基本能够了解到kNN算法的工作原理.“手写数字识别”与“约会对象预测”使用完全一样的算法代码,仅仅是数据集有变化. 约会对象预测 1 约会对象预测功能需求 主人公“张三”喜欢结交新朋友.“系统A”上面注册了很多类似于“张三”的用户,大家都想结交心朋友.“张三”最开始通过自己筛选的

[算法学习笔记]排序算法——堆排序

堆排序 堆排序(heapsort)也是一种相对高效的排序方法,堆排序的时间复杂度为O(n lgn),同时堆排序使用了一种名为堆的数据结构进行管理. 二叉堆 二叉堆是一种特殊的堆,二叉堆是完全二叉树或者是近似完全二叉树.二叉堆满足堆特性:父节点的键值总是保持固定的序关系于任何一个子节点的键值,且每个节点的左子树和右子树都是一个二叉堆. 如上图显示,(a)是一个二叉堆(最大堆), (b)是这个二叉堆在数组中的存储形式. 通过给个一个节点的下标i, 很容易计算出其父节点,左右子节点的的下标,为了方便,

STL学习笔记(算法概述)

算法头文件 要运用C++标准程序库的算法,首先必须包含头文件<algorithm> 使用STL算法时,经常需要用到仿函数以及函数配接器.它们定义域<functional>头文件中. 算法的分类 可以按以下分类方式描述各个STL算法: 非变动性算法(nonmodifying algorithms) 变动性算法(modifying algorithms) 移除性算法(removing algorithms) 变序性算法(mutating algorithms) 排序算法(sorting

ios学习笔记---排序算法

排序算法 1.概念 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作.排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法. 2.选择排序算法时常用的几个参照 a.稳定性 假定在带排序的记录序列中,存在多个具有相同关键字的记录,若经过排序,这些记录的相对次序保持不变,即在原序列中,ri = rj,且ri在rj之前,而在排序后的序列中,ri仍在rj之前,则称这种排序算法是稳定的:否则称为不稳定的. b.时间复杂度 c.空间复杂度 3.算法 冒泡排序 选择排序 插入排序

Java学习笔记——排序算法之进阶排序(堆排序与分治并归排序)

春蚕到死丝方尽,蜡炬成灰泪始干 --无题 这里介绍两个比较难的算法: 1.堆排序 2.分治并归排序 先说堆. 这里请大家先自行了解完全二叉树的数据结构. 堆是完全二叉树.大顶堆是在堆中,任意双亲值都大于(或等于)其孩子值,就称其为大顶堆. 堆排序的步骤: 1.把数组想象成一个堆.数组的index+1就是其对应在堆中的序号 2.调堆中各值的顺序,得到大顶堆 3.将堆首位值与堆末尾值交换,最大值排序完毕 4.将堆得大小减1,重复步骤2和步骤3,直到堆中只剩下一个元素.排序完毕 上代码: 1 publ

OPENCV学习笔记15_算法设计中使用策略模式

Building a bug-free(无BUG) application is just the beginning. What you really want is an application that you and the programmers working with you(团队) will be able to easily adapt and evolve (修改和升级)as new requirements come in(随着新的需求进入,面临新的需求). Basical

Java学习笔记——排序算法之希尔排序(Shell Sort)

落日楼头,断鸿声里,江南游子.把吴钩看了,栏杆拍遍,无人会,登临意. --水龙吟·登建康赏心亭 希尔算法是希尔(D.L.Shell)于1959年提出的一种排序算法.是第一个时间复杂度突破O(n2)的算法之一. 其基础是插入排序. 上代码: 1 public class ShellSort { 2 3 public static void shellSort(int[] arr){ 4 5 int increment = arr.length; 6 int temp;//牌 7 int i; 8