其实这个题早就过了,只是当时为了偷懒拿线段树做的。当时肤浅的认为RMQ问题线段树都能胜任,现在才发现毕竟土洋。
不过线段树做多了,RMQ就显得很容易理解了。
其实RMQ很多算法,不过最通用的应属ST算法,总体思想就是一个很简单的dp。
以求区间最大值为例,数组dp[ i ][ j ]记录的是区间[ i , i + (1<<j)-1]内的最大值。
也就是说是从第 i 个元素开始,连续的 (1<<j)-1 个数内的最大值。
不难发现,dp[ i ][ 0 ] == num[ i ] (num为存储输入数据的数组)。
而连续的 (1<<j)-1 个元素又可以分成左右两段,对于[ i , i + (1<<j)-1] 来说 就是 [ i , i + (1<<(j-1))-1] 和 [ i + (1<<(j-1)) , i + (1<<j)+1];
显然 区间[ i , i + (1<<j)-1]内的最值是 [ i , i + (1<<(j-1))-1] 和 [ i + (1<<(j-1)) , i + (1<<j)+1] 两个区间的最值中较大的一个。
即 dp[ i ][ j ] = max( dp[ i ][ j-1 ] , dp[ i +(1<<(j-1))][j-1] )。
以上即为该算法的主要思路,而在编码实现过程中还是要注意到那个一万年不许变的问题——边界问题。
当 i +(1<<(j-1)) > n (n为数据量)时,dp[ i ][ j ] = dp[ i ][ j-1 ] ,因为此时没有必要分成两段了。
上面为初始化的思路,下面说一下查询的过程。
对于区间[ L , R ]内的最值可以视为[L,s1] , [s1+1,s2],[ s2+1,s3].......[sn+1,R]这一串连续的小区间的最值中较大的一个。
而 si 显然要满足 L <= si <= R,且每一段小区间的长度为 2^j (j为非负整数)。
即:
1. 每次都要找一个尽量大的满足上述要求的 j ,然后查询[L,L+(1<<j)-1]区间内的最值。
2. 然后更新L ,L += (1<<j)。
3.若L 〉 R,求值过程结束,否则返回第一步。
上面这些即为查询过程。
下面附上AC代码,效率略低唉。。
#include <iostream> #include <algorithm> #include <cstdlib> #include <cstdio> #include <cstring> #include <queue> #include <stack> #pragma comment(linker, "/STACK:1024000000"); #define LL long long int using namespace std; int dpmin[50010][20],dpmax[50010][20]; int num[50010]; int main() { int i,j,m,n,l,r,Max,Min; while(scanf("%d %d",&n,&m) != EOF) { for(i = 1;i <= n; ++i) { scanf("%d",&num[i]); } for(i = 1;i <= n; ++i) { dpmin[i][0] = num[i]; dpmax[i][0] = num[i]; } for(j = 1;(1<<(j-1)) <= n; ++j) { for(i = 1;i <= n; ++i) { if(i+(1<<(j-1)) <= n) { dpmax[i][j] = max(dpmax[i][j-1],dpmax[i+(1<<(j-1))][j-1]); dpmin[i][j] = min(dpmin[i][j-1],dpmin[i+(1<<(j-1))][j-1]); } else { dpmax[i][j] = dpmax[i][j-1]; dpmin[i][j] = dpmin[i][j-1]; } } } while(m--) { scanf("%d %d",&l,&r); Max = num[l],Min = num[l]; while(l <= r) { for(j = 0;l + (1<<j)-1 <= r; ++j) ; --j; Max = max(Max,dpmax[l][j]); Min = min(Min,dpmin[l][j]); l += (1<<j); } printf("%d\n",Max-Min); } } return 0; }