POJ Gold Balanced Lineup(3274)-神Hash

本文介绍了一种使用Hash方法解决寻找具有相同属性的最长连续牛群的问题。通过将每头牛的属性转换为二进制形式,并利用巧妙的Hash编码减少搜索空间,实现了高效的算法解决方案。
题意:n头牛站一排,每个牛有k个属性,每个属性有两种取值:1或0。
         (1表示拥有该属性,0表示没有)要求找一个牛的最长连续队伍(子段),
          这个队伍中拥有每个属性的牛的个数相同。
分析:记录sum[i][j]数组,记录前i个牛的第j个属性和。
          需要寻找sum中的两行,这两行中所有对应位的差都相等;
          所以用另一数组,来记录sum中对应行的各个元素之间的差异。
          记录c[i][j]= sum[i][j] - sum[i][0]这样只要c的两行对应相等即可。
          必须用Hash查找相同行,找到相同行再比较最大距离。
HASH: ret = ((ret << 2) + (a[i] >> 4)) ^ (a[i] << 10);
步骤:(1)将所有N个数转化为K位的二进制形式,并比较与初始位置的差值存储在arr[i]中;
         (2)Hash编码arr[i],Hash编码公式为:tmp=((tmp<<2)+(v[i]>>4))^(v[i]<<10) ;
         (3)判断是否存在冲突,存在冲突并且匹配成功时,判断区间大小,直到找到答案。

           注意:当Hash编码冲突且匹配不成功时,tmp++,下一位保存;注意取prime的大小要求适当。

附:  网上看的题解,神一般的Hash方法,至死还没看懂。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <cmath>`
#include <algorithm>
#include <cctype>
#include <set>
#include <string>
#include <vector>
#define INF 0x7fffffff
#define eps (1e-9)
#define clearto(s,x) memset(s,x,sizeof(s))
#define prime 999983
#define maxn 100010
using namespace std;
typedef long long llong;
int n,m,ans,tot=0;
int arr[maxn][31],sum[maxn][31],hash[1000000];
//hash 函数
int encode(int *v,int k){
    int i,tmp=0;
    printf("v-%d  %o\n",v[1],v[1]<<10);
    for(i=0;i<k;i++)              //hash公式
        tmp=((tmp<<2)+(v[i]>>4))^(v[i]<<10);
    tmp =tmp%prime;
    if(tmp<0) tmp+=prime;       return tmp;
}
int main()
{
    freopen("D:\data.txt","r",stdin);
    int TT,i,j,k,num,tmp;
    clearto(sum,0);    clearto(arr,0);    clearto(hash,-1);

    scanf("%d %d",&n,&k);
    hash[encode(arr[0],k)]=0;
    for(i=1;i<=n;i++){
        scanf("%d",&num);
        for(j=0;j<k;j++){
            arr[i][j]= num%2;   num= num>>1;
            sum[i][j]= sum[i-1][j]+arr[i][j];
            arr[i][j]= sum[i][j]-sum[i][0];
        }
        tmp= encode(arr[i],k);
        while(hash[tmp]!= -1)      //hash存在冲突
        {
            for(j=1;j<k;j++)       //验证arr[i]是否相同
            if(arr[i][j]!=arr[hash[tmp]][j])  break;
            if(j==k){
               ans= max(ans,i-hash[tmp]);     break;
            }
            tmp ++;
        }                          //hash不存在冲突
        if(hash[tmp]== -1)    hash[tmp]= i;
    }
    printf("%d\n",ans);
    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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