RMQ是询问某个区间内的最大值或最小值的问题,ST算法能够求解RMQ问题.ST算法一般用在要 屡次询问某一些区间的问题中,相比于线段树,它的程序实现更加简单,运行速度更快,它能够作到O(nlogn)的预处理,O(1)回答每一个问题.使用ST算法的条件是没有修改操做,所以它适用于没有修改操做而且访问次数较多(10^6级别甚至更大)的状况.ios
1.预处理算法
ST算法的原理其实是动态规划,首先要知道f数组的含义,f[i][j]中i表示左边端点,j表示2^j个长度, 所以f[i,j]表示的是区间为[i,i+2^j-1]这个范围内的最大值,也就是以a[i]为起点连续的2^j个数的最大值.因为元素个数为2^j个,因此从中间平均分红两部分,每一部分的个数都为2^(j-1);假设f[6][3]分为f[6][2]和f[10][2],以下图所示,
整个区间的最大值必定是左右两部分最大值的较大者,知足动态规划的最优化原理,分析得f数组的状态转移方程为f[i][j]=max(f[i][j-1],f[i+2^(j-1)][j-1]).数组
for(int j = 1;(1<<j) <= n;++j) //j枚举每个可能出现的长度 for(int i = 1;i + (1<<j)-1 <= n;i++) //i枚举每个区间的左端点 f[i][j] = max(f[i][j-1],f[i+(1<<(j-1))][j-1]);
2.询问
当要访问区间[L,R]的最大值,须要知道区间的长度len,mn数组存放的是小于等于必定长度len的最大的2的幂次,若要访问区间[5,10]的最大值,则要先计算出men[len]的值,那么区间[5,10]=[5,8]U[7,10].ide
代码实现优化
//对于必定长度的区间len,mn[len]表示小于等于len的最大的2的幂次 for(int len = 1;len <= n;++len) { int k = 0; while(1<<(k+1) <= len) k++; mn[len] = k; }
3.求区间[x,y]最大值spa
int k = mn[R - L + 1]; ans = max(f[L][k],f[R-(1<<k)+1][k]);
代码实现code
#include<iostream> using namespace std; const int maxn=1e6+5; int f[maxn][25]; int mn[maxn]; int a[maxn]; int m,n; void rmq_init() { //初始化全部长度为1的区间的最大值 for(int i = 1;i <= n;i++) f[i][0] = a[i]; for(int j = 1;(1<<j) <= n;++j) //j枚举每个可能出现的长度 for(int i = 1;i + (1<<j)-1 <= n;i++) //i枚举每个区间的左端点 f[i][j] = max(f[i][j-1],f[i+(1<<(j-1))][j-1]); //对于必定长度的区间len,mn[len]表示小于等于len的最大的2的幂次 for(int len = 1;len <= n;++len) { int k = 0; while(1<<(k+1) <= len) k++; mn[len] = k; } } int rmq(int L,int R) { int s = mn[R-L+1]; int ans = max(f[L][s],f[R - (1<<s) + 1][s]); return ans; } int main() { cin>>n; for(int i = 1;i <= n;i++) cin>>a[i]; rmq_init(); int L,R; cin>>m; for(int i = 1;i <= m;i++) { cin>>L>>R; cout<<rmq(L,R)<<endl; } return 0; }
结果截图blog