前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >疯子的算法总结14--ST算法(区间最值)

疯子的算法总结14--ST算法(区间最值)

作者头像
风骨散人Chiam
发布2020-10-28 11:33:37
7700
发布2020-10-28 11:33:37
举报
文章被收录于专栏:CSDN旧文CSDN旧文

借助倍增和动态规划可以实现O(1)的时间复杂度的查询

预处理: ①区间DP   转移方程  f[i][j] = min(MAX同理)(f[i][j - 1],f[i + ][j - 1])  f[i][j]表示从i位置开始的后2^j个数中的最大值

用f[i][j]表示从j到j+2^i-1的最小值(长度显然为2^i)。 任意一段的最小值显然等于min(前半段最小值,后半段最小值)。 那么f[i][j]如何用其他状态来继承呢? j到j+2^i-1的长度为2^i,那么一半的长度就等于2^(i-1)。 那么前半段的状态表示为f[i-1][j]。 后半段的长度也为2^(i-1),起始位置为j+2^(i-1)。 那么后半段的状态表示为f[i-1][j+2^(i-1)]。

②不过区间在增加时,每次并不是增加一个长度,而是基于倍增思想,用二进制右移,每次增加2^i个长度 ,最多增加logn次

这样预处理了所有2的幂次的小区间的最值

 关于倍增法链接

查询: ③对于每个区间,分成两段长度为的区间,再取个最值(这里的两个区间是可以有交集的,因为重复区间并不影响最值)

比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3,另一种分成3,4,6和5,3,最大值都是6,没影响。

首先明确 2^log(a)>a/2 这个很简单,因为log(a)表示小于等于a的2的最大几次方。比如说log(4)=2,log(5)=2,log(6)=2,log(7)=2,log(8)=3,log(9)=3……. 那么我们要查询x到y的最小值。设len=y-x+1,t=log(len),根据上面的定理:2^t>len/2,从位置上来说,x+2^t越过了x到y的中间! 因为位置过了一半,所以x到y的最小值可以表示为min(从x往后2^t的最小值,从y往前2^t的最小值),前面的状态表示为f[t][x] 设后面(从y往前2^t的最小值)的初始位置是k,那么k+2^t-1=y,所以k=y-2^t+1,所以后面的状态表示为f[t][y-2^t+1] 所以x到y的最小值表示为f(f[t][x],f[t][y-2^t+1]),所以查询时间复杂度是O(1)

④所以O(nlogn)预处理,O(1)查询最值  但不支持修改 预处理时间复杂度O(nlogn),查询时间O(1)。

代码语言:javascript
复制
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
using namespace std;
int map[1000005][20];
int N,K;
void work()
{
    int i,j;
    for(j=1;1<<j<=N;j++)
    for(i=1;i+(1<<j)-1<=N;i++)//i+(1<<j)-1<=n是为了保证区间左端点不超出总数n
    map[i][j]=min(map[i][j-1],map[i+(1<<j-1)][j-1]);//实质是动态规划
}
int question(int z,int y)
{
    int x=int (log(y-z+1)/log(2));//注意y-z要加一才为区间长度
    return min(map[z][x],map[y-(1<<x)+1][x]);//分别以左右两个端点为基础,向区间内跳1<<x的最
//大值;
}
int main()
{
 
    scanf("%d",&N);//输入数据总数
    scanf("%d",&K);//输入询问次数k
    for(int i=1;i<=N;i++)
    scanf("%d",&map[i][0]);//数据输入加初始化,即从i开始向右走2的0次方的区间中的最大值,(注//意i到i的长度为一)。
    work();//预处理
    for(int i=1;i<=K;i++)
 
    {
 
        int a,b;
            scanf("%d%d",&a,&b);
            printf("%d ",question(a,b));//输出结果
        }
    return 0;
}
本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2020-06-01 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档