『数据结构』RMQ 问题

RMQ (Range Minimum/Maximum Query),即区间最值问题。

对于长度为 n 的数列 A ,回答若干查询 RMQ(A,i,j)(i,j<=n) ,返回数列 A 中下标在 i,j 里的最大(小)值。

 

相关算法

  1. 朴素(搜索),时间复杂度: $O(n)-O(q×n)$ ,online
  2. 线段树,时间复杂度: $O(n)-O(q×\log n)$ ,online
  3. ST(动态规划),时间复杂度: $O(n×\log n)-O(q)$ ,online
  4. RMQ标准算法,先规约为 LCA ,再规约成约束 RMQ ,时间复杂度: $O(n)-O(q)$ ,online

 

ST 算法

假设当前题目要求区间最小值,我们令 dp[i][j] 代表从 i 开始,长度为 $2^j$ 这段区间的最小值。

于是便有: $dp[i][j]=\min(dp[i][j-1],dp[i+2^{j-1}][j-1])$

分析可知, $dp[i][j-1]$ 代表从 i 开始,长度为 $2^j$ 区间一半中的最小值,而 $dp[i+2^{j-1}][j-1]$ 即为区间的另一半。

 

最终(从下往上看):

dp[0][*] dp[1][*] dp[2][*] dp[3][*] dp[4][*] dp[5][*] dp[6][*] dp[7][*]
dp[*][3] 1
dp[*][2] 1 1 1 5 2
dp[*][1] 3 1 1 5 7 6 2
dp[*][0] 4 3 1 5 7 8 6 2

 

写一组数据,自己动手模拟一遍就可以理解咯~

 

预处理

根据状态转移方程,首先指定当区间长度为 $2^0$ 时的各初始值,随后推出后面的结果。

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

 

查询

预处理出整个 dp 数组以后,查询操作很简单,令 k 为满足 $2^k<=R-L+1$ 的最大整数,则以 L 开头、以 R 结尾的两个长度为 $2^k$ 的区间合起来即覆盖了查询区间 [L,R]

int RMQ(int L,int R)
{
    int k=0;
    while((1<<(k+1))<=R-L+1)k++;
    return min(dp[L][k],dp[R-(1<<k)+1][k]);
}

 

线段树

嗯!怎么说呢?感觉线段树在这种类型的题目中好像是最万能的方法了。

无论是 [点修改 + 查询] 还是 [区间修改 + 查询] ,它都可以做到 $O(\log n)$ 的复杂度,而且在线段树中我们也可以维护好多好多东西(区间和、最值等)。

当然,除了一维情况下的普通线段树,还有在二维平面中的线段树,类似的也可以实现三维、四维。。。(啊!千千你要做什么o((>ω< ))o)

 

好啦~

对于一维中的线段树,我们想要查询某个区间的最值,首先就应该建树咯~(具体方法省略

而在查询时,我们可以从根节点向下递归搜索,如下图,假设查询区间为 [2,6]

[2,6] 这一个大区间分解为不相交的三个小区间 [2,3]、[4,5]、[6] ,而最终的结果便由这三个节点中所维护的信息决定咯!

img

我们假设查询还是区间最小值,于是最终的结果为 $\min (1,7,6)=1$

 

线段树可以解决普通的 [点/区间] 修改 + 查询 ,当然它也可以解决 树中的路径权值 修改 + 查询(树链剖分)。

线段树:虽然我代码长,但是我功能强大呀~~~(〃` 3′〃)

千千:万一某天千千找到了更好的解法怎么办呢?

 

剧透:树链剖分其实是把一棵树剖分成很多链存储在一维空间中(压缩、压缩、压缩),然后最后的解法和一维线段树就变的一样咯。(干嘛说出来呀我~)

 

RMQ 标准算法

待定-ing


我想对千千说~

7 只已被捕捉

  • cc1Wall Apple Safari | 605.1.15 Mac OS X

    棒棒!网站优秀

  • banxia Chrome | 59.0.3071.92 Linux

    你依然可以在我这里寻找图片的说。

    • 千千 Chrome | 60.0.3107.4 Windows 10/11

      被发现了,怎么办,好紧张o( ̄ヘ ̄o#) 会不会怪罪千千,呀!(逃

      • banxia Chrome | 59.0.3071.92 Linux

        依然可以的说,不介意的。我在Pixiv找图片也找了蛮久的。

        • 千千 Chrome | 60.0.3107.4 Windows 10/11

          以后我也在 Pixiv 上找找 ,谢谢啦~

  • 晴和君 Apple Safari | 603.2.4 Mac OS X

    虽然学过资料结构,但是都忘了

    • 千千 Chrome | 60.0.3107.4 Windows 10/11

      既然学过,再看的话就很轻松啦~