Range Minimum Query

本文介绍了一种使用稀疏表算法解决区间最小值查询问题的方法。该算法通过预处理数组生成稀疏表,使得在给定的两个索引之间的元素中找到最小值的位置变得高效。通过C++实现并展示了算法的工作原理。

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Range Minimum Query is used on arrays to find the position of an element with the minimum value between two specified indices. This problem can be solved in many different ways, such as dynamic programming, segment tree, ect. Here shows the C++ implementation of so-called sparse table algorithm.

 

The file output:

### Elasticsearch 8 查询规则与语法 Elasticsearch 提供了一套强大的查询语言,允许用户通过结构化的方式表达复杂的检索需求。对于 ES8 版本而言,其查询机制基于 JSON 格式的请求体,并支持多种类型的查询操作。 #### 基础查询语句构建 最常用的查询方式是使用 `match` 和 `term` 查询来匹配文档中的字段值: ```json { "query": { "match": { "title": "quick brown fox" } } } ``` 上述例子展示了如何利用 `match` 来查找包含特定词语组合的文档[^2]。 当需要精确匹配某个关键词时,则可以采用 `term` 查询: ```json { "query": { "term": { "status": "published" } } } ``` 此方法适用于布尔型、日期型以及不需要分词处理的情况下的精准定位。 #### 复杂条件组合 为了实现更灵活的数据筛选,可以通过布尔逻辑运算符 (`bool`) 将多个简单查询结合起来形成复杂查询条件: ```json { "query": { "bool": { "must": [ { "term": { "category": "books" }}, { "range": { "price": { "gte": 10 }}} ], "should": [{ "term": {"in_stock": true}}], "minimum_should_match": 1, "filter": [ { "term": { "language": "english"}} ] } } } ``` 这里定义了一个复合查询,它要求所有文档都必须满足分类为书籍且价格不低于10元;同时至少有一项可选条件成立(即库存状态),并且过滤掉非英语版本的商品记录。 #### 范围查询 针对数值或时间戳类别的数据,范围查询提供了便捷的方式来指定上下限边界: ```json { "query": { "range": { "age": { "gte": 20, "lte": 30 } } } } ``` 这段代码表示只返回年龄介于20至30岁之间的人员资料。 #### 子查询与分布式查询 除了基本的单层查询外,在某些场景下可能还需要执行嵌套子查询或是跨集群节点间的分布式查询。这类高级特性使得即使面对海量级规模的数据集也能高效完成分析任务。
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