单调队列学习

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一直弄不明白单调队列是什么,在网上也找不到易懂的介绍。最后结合别人博客上的介绍和程序看才理解是怎么回事。

我们从最简单的问题开始:

给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.

要求:

      f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1

问题的另一种描述就是用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值。

解法一:

很直观的一种解法,那就是从数列的开头,将窗放上去,然后找到这最开始的k个数的最大值,然后窗最后移一个单元,继续找到k个数中的最大值。

这种方法每求一个f(i),都要进行k-1次的比较,复杂度为O(N*k)。

那么有没有更快一点的算法呢?

解法二:

我们知道,上一种算法有一个地方是重复比较了,就是在找当前的f(i)的时候,i的前面k-1个数其它在算f(i-1)的时候我们就比较过了。那么我们能不能保存上一次的结果呢?当然主要是i的前k-1个数中的最大值了。答案是可以,这就要用到单调递减队列。

单调递减队列是这么一个队列,它的头元素一直是队列当中的最大值,而且队列中的值是按照递减的顺序排列的。我们可以从队列的末尾插入一个元素,可以从队列的两端删除元素。

1.首先看插入元素:为了保证队列的递减性,我们在插入元素v的时候,要将队尾的元素和v比较,如果队尾的元素不大于v,则删除队尾的元素,然后继续将新的队尾的元素与v比较,直到队尾的元素大于v,这个时候我们才将v插入到队尾。

2.队尾的删除刚刚已经说了,那么队首的元素什么时候删除呢?由于我们只需要保存i的前k-1个元素中的最大值,所以当队首的元素的索引或下标小于 i-k+1的时候,就说明队首的元素对于求f(i)已经没有意义了,因为它已经不在窗里面了。所以当index[队首元素]<i-k+1时,将队首 元素删除。

 

从上面的介绍当中,我们知道,单调队列与队列唯一的不同就在于它不仅要保存元素的值,而且要保存元素的索引(当然在实际应用中我们可以只需要保存索引,而通过索引间接找到当前索引的值)。

为了让读者更明白一点,我举个简单的例子。

假设数列为:8,7,12,5,16,9,17,2,4,6.N=10,k=3.

那么我们构造一个长度为3的单调递减队列:

首先,那8和它的索引0放入队列中,我们用(8,0)表示,每一步插入元素时队列中的元素如下:

0:插入8,队列为:(8,0)

1:插入7,队列为:(8,0),(7,1)

2:插入12,队列为:(12,2)

3:插入5,队列为:(12,2),(5,3)

4:插入16,队列为:(16,4)

5:插入9,队列为:(16,4),(9,5)

。。。。依此类推

那么f(i)就是第i步时队列当中的首元素:8,8,12,12,16,16,。。。

程序代码如下:

code:

#include<iostream>

#include<queue>



using namespace std;



struct Node

{

	int val;

	int index;

};



void GetMax(int *numSequence,int len, int *result,int k)

{

	Node *que = new Node[len];

	int head = 0;

	int end = 0;



	for(int i=0;i<len;i++)

	{

		Node tmp;

		tmp.val = numSequence[i];

		tmp.index = i;



		while(end!=0 && que[end].val<=numSequence[i])

			--end;

		++end;

		que[end] = tmp;



		while(end!=0 && que[head].index<i-k+1)

			++head;

		result[i] = que[head].val;

	}	

	delete []que;

}



int main()

{

	int len, k;

	cin>>len>>k;



	int *numSequence = new int[len];

	int *maxResult = new int[len];



	for(int i=0;i<len;i++)

		cin>>numSequence[i];



	GetMax(numSequence,len,maxResult,k);



	for(int i=k-1;i<len;i++)

		cout<<i<<": "<<maxResult[i]<<endl;



	delete[]numSequence;

	delete[]maxResult;

	numSequence = NULL;

	maxResult = NULL;



	return 0;

}

 

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