POJ3264 Balanced Lineup(USACO 2007 January Silver)

本文详细介绍了一种利用线段树进行区间最大最小值查询的方法,适用于解决类似于BalancedLineup的问题,通过一个具体示例讲解了如何构建和查询线段树,特别强调了输入输出的效率问题。

Balanced Lineup

题目链接-Balanced Lineup
在这里插入图片描述
Sample Input

6 3
1
7
3
4
2
5
1 5
4 6
2 2

Sample Output

6
3
0

题目大意
农夫有n头牛,给你这n头牛各自的高度,q次询问,问[a,b]区间内最高的牛和最矮的牛身高差异

解题思路
线段树的区间查找最大最小值模板

  • query函数中加一个bool类型的ass,用来判断是算区间最大值还是最小值,这样避免了写两个函数分别求最大值和最小值
  • 记住输入输出用scanf和printf,不然会超时
  • 详细解析见代码

附上代码

#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int INF=0x3f3f3f3f;
const int N=5e4+5;
int a[N];
struct node{
	int l,r,minn,maxx;
}tr[N<<2];
void push_up(int i){//更新
	tr[i].minn=min(tr[i<<1].minn,tr[i<<1|1].minn);
	tr[i].maxx=max(tr[i<<1].maxx,tr[i<<1|1].maxx);
}
void build(int l,int r,int i){//建树
	//i为当前需要建立的结点,l为当前需要建立区间的左端点,r则为右端点
	tr[i].l=l;tr[i].r=r;
	if(l==r){//左端点等于右端点,即为叶子节点,直接赋值即可
		tr[i].minn=tr[i].maxx=a[l];
		return ;
	}
	int m=l+((r-l)>>1);
	//m则为中间点,左儿子的结点区间为[l,m],右儿子的结点区间为[m+1,r]
	build(l,m,i<<1);//构造左儿子节点
	build(m+1,r,i<<1|1);//构造右儿子节点
	push_up(i);//更新父节点
}
int query(int l,int r,int i,int ass){//查询
	if(l<=tr[i].l&&tr[i].r<=r){
	//如果当前结点的区间真包含于要查询的区间内,则返回结点信息且不需要往下递归
		return ass?tr[i].maxx:tr[i].minn;
	}
	int res;
	int m=tr[i].l+((tr[i].r-tr[i].l)>>1);
	if(ass){//ass=1时查询最大值
		res=-INF;
		if(l<=m)//如果左子树和需要查询的区间交集非空
			res=max(res,query(l,r,i<<1,ass));
		if(m<r)//如果右子树和需要查询的区间交集非空,不能用else,因为查询区间可能同时和左右区间都有交集
			res=max(res,query(l,r,i<<1|1,ass));
	}
	else{
		res=INF;
		if(l<=m)
			res=min(res,query(l,r,i<<1,ass));
		if(m<r)
			res=min(res,query(l,r,i<<1|1,ass));
	}
	return res;
}
signed main(){
	
	int n,q;
	scanf("%d%d",&n,&q);
	for(int i=1;i<=n;i++)
		scanf("%d",&a[i]);
	build(1,n,1);
	while(q--){
		int a,b;
		scanf("%d%d",&a,&b);
		printf("%d\n",query(a,b,1,1)-query(a,b,1,0));
	}
	return 0;
}


<think>嗯,用户想了解POJ 3264 Balanced Lineup的解法或讨论。首先,我需要回忆一下这道题的内容。题目应该是给定一个数列,查询区间内的最大值和最小值的差。属于RMQ问题的一种变体,因为普通的RMQ可能只查询最大或最小,但这里需要同时找到两者,然后计算差值。 接下来,用户提到参考了站内引用中的信息,里面提到了RMQ问题的解决方法,比如ST算法和线段树。根据引用中的例子,本题用的是线段树解法。但可能用户想知道不同的解法,所以需要分别介绍ST算法和线段树两种方法。 首先,ST算法适合处理静态数据,预处理时间O(n log n),查询时间O(1)。而线段树则可以处理动态更新的数据,预处理O(n),查询O(log n)。在本题中,数据是静态的,所以两种方法都适用。但题目可能更倾向于线段树解法,因为引用里明确提到。 接下来,我需要详细解释这两种方法的实现步骤。对于ST算法,需要构建两个预处理表,一个用于最大值,一个用于最小值。每个查询区间分成两个块,分别查最大和最小,然后相减。而线段树则需要构建每个节点保存区间的最大最小值,查询时递归地合并左右子区间的结果。 然后,要考虑代码实现。用户可能需要具体的代码示例。比如ST算法的预处理部分需要计算log表,填充st表。而线段树则需要构建树结构,每个节点存储区间的最大最小值,查询时递归查找左右子树。 另外,用户可能关心的优化点,比如线段树的递归与非递归实现,或者ST算法的空间优化。同时,需要注意题目的数据范围,比如数组长度和查询次数,以确定哪种方法更优。例如,如果查询次数极大,ST算法的O(1)查询会更高效。 用户可能还会遇到的一些问题,比如如何处理区间边界,或者在预处理时如何分割区间。需要指出关键点,比如在ST算法中,区间长度是2^j,而线段树中的区间分割是二分法。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能进一步想知道的内容,比如不同解法的对比,优化方法,或者类似题目的扩展。例如,动态更新时的处理,或者二维RMQ问题等。</think>### POJ 3264 Balanced Lineup 解法分析 #### 问题描述 给定一个长度为$n$的数列$A$,处理$q$次查询,每次查询区间$[i,j]$内的**最大值与最小值之差**。这是RMQ问题的扩展,需要同时处理区间最值查询和差值计算。 --- ### 解法一:线段树 **步骤说明** 1. **建树**:构建线段树,每个节点存储区间$[l,r]$的**最大值**和**最小值**。 $$ \text{节点属性} = (\text{max\_val}, \text{min\_val}) $$ 2. **查询**:递归查询区间$[i,j]$的极值,合并左右子树结果。 3. **差值计算**:返回查询结果中的$\text{max\_val} - \text{min\_val}$。 **代码示例** ```python class SegmentTree: def __init__(self, data): self.n = len(data) self.tree = [ (0, 0) ] * (4 * self.n) self.build(0, 0, self.n-1, data) def build(self, node, l, r, data): if l == r: self.tree[node] = (data[l], data[l]) return mid = (l + r) // 2 self.build(2*node+1, l, mid, data) self.build(2*node+2, mid+1, r, data) max_val = max(self.tree[2*node+1][0], self.tree[2*node+2][0]) min_val = min(self.tree[2*node+1][1], self.tree[2*node+2][1]) self.tree[node] = (max_val, min_val) def query(self, node, l, r, ql, qr): if qr < l or ql > r: return (-float('inf'), float('inf')) if ql <= l and r <= qr: return self.tree[node] mid = (l + r) // 2 left = self.query(2*node+1, l, mid, ql, qr) right = self.query(2*node+2, mid+1, r, ql, qr) return (max(left[0], right[0]), min(left[1], right[1])) ``` --- ### 解法二:ST表(Sparse Table) **步骤说明** 1. **预处理**:构建两个ST表,分别存储区间最大值和最小值。 $$ \text{st\_max}[i][j] = \max(A[i \ldots i+2^j-1]) $$ $$ \text{st\_min}[i][j] = \min(A[i \ldots i+2^j-1]) $$ 2. **查询**:对任意区间$[i,j]$,计算区间长度$k = \lfloor \log_2(j-i+1) \rflo
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