RMQ是詢問某個區間內的最大值或最小值的問題,ST算法能夠求解RMQ問題.ST算法一般用在要 屢次詢問某一些區間的問題中,相比於線段樹,它的程序實現更加簡單,運行速度更快,它能夠作到O(nlogn)的預處理,O(1)回答每一個問題.使用ST算法的條件是沒有修改操做,所以它適用於沒有修改操做而且訪問次數較多(10^6級別甚至更大)的狀況.ios
1.預處理算法
ST算法的原理其實是動態規劃,首先要知道f數組的含義,f[i][j]中i表示左邊端點,j表示2^j個長度, 所以f[i,j]表示的是區間爲[i,i+2^j-1]這個範圍內的最大值,也就是以a[i]爲起點連續的2^j個數的最大值.因爲元素個數爲2^j個,因此從中間平均分紅兩部分,每一部分的個數都爲2^(j-1);假設f[6][3]分爲f[6][2]和f[10][2],以下圖所示,
整個區間的最大值必定是左右兩部分最大值的較大者,知足動態規劃的最優化原理,分析得f數組的狀態轉移方程爲f[i][j]=max(f[i][j-1],f[i+2^(j-1)][j-1]).數組
for(int j = 1;(1<<j) <= n;++j) //j枚舉每個可能出現的長度 for(int i = 1;i + (1<<j)-1 <= n;i++) //i枚舉每個區間的左端點 f[i][j] = max(f[i][j-1],f[i+(1<<(j-1))][j-1]);
2.詢問
當要訪問區間[L,R]的最大值,須要知道區間的長度len,mn數組存放的是小於等於必定長度len的最大的2的冪次,若要訪問區間[5,10]的最大值,則要先計算出men[len]的值,那麼區間[5,10]=[5,8]U[7,10].ide
代碼實現優化
//對於必定長度的區間len,mn[len]表示小於等於len的最大的2的冪次 for(int len = 1;len <= n;++len) { int k = 0; while(1<<(k+1) <= len) k++; mn[len] = k; }
3.求區間[x,y]最大值spa
int k = mn[R - L + 1]; ans = max(f[L][k],f[R-(1<<k)+1][k]);
代碼實現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() { //初始化全部長度爲1的區間的最大值 for(int i = 1;i <= n;i++) f[i][0] = a[i]; for(int j = 1;(1<<j) <= n;++j) //j枚舉每個可能出現的長度 for(int i = 1;i + (1<<j)-1 <= n;i++) //i枚舉每個區間的左端點 f[i][j] = max(f[i][j-1],f[i+(1<<(j-1))][j-1]); //對於必定長度的區間len,mn[len]表示小於等於len的最大的2的冪次 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; }
結果截圖blog