RMQ_st

最新推荐文章于 2020-03-12 22:51:00 发布
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留坐
精选资源
RMQ问题求解（ST）.pptx
02-27
除了ST算法，还有其他解决RMQ问题的方法，比如分块技术。将数组分成大约sqrt(n)大小的块，可以将每个块的最值存储起来，从而在O(sqrt(n))时间内处理大部分查询。对于跨越多个块的查询，可以使用线段树或其他方法进行...
rmq_ST模板
jade的博客
02-01 354
某线段最值： /* rmq: ST: minn[i][j]表示从第i个到i+（1<<j)-1的最小值 状态方程：minn[i][j]=min(minn[i][j-1],minn[i+(1<<(j-1))][j-1]) 查询[l,r]区间时，区间个数是r-l+1,k为log2(r-l+1),那么最小值为minn[l][k], 因为log2...
【模板】RMQ_ST表
A_Comme_Amour的博客
11-04 381
rmq：用来查询区间最值问题 ST（稀疏表）：它可以做到O(nlogn)的预处理 O(1)地回答每个询问。 总的时间复杂度O(nlogn+Q) 倍增的思想：f[i][j]表示下标为i的数向上数2^j个数中的最值。#include<cstdio> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std; int n,a[100001],f[1
RMQ_ST
blog
03-08 426
#include #include using namespace std; int b[10000],dp[1000][1000]; void rmq_st(int n) { int i,j,m,t; for(i=1;i<=n;i++) dp[i][0]=b[i]; m=(int)(log(1.0*n)/log(2.0)); for(j=1;j<=m;j++) { t
RMQ_ST算法
Q_M_X_D_D_的博客
04-28 803
RMQ问题： RMQ即RangeMinimum/Maximum Query，意为在一个数组中，给定一个区间，查询该区间内的最小值/最大值。这个问题大概有三种算法： 一是暴力解法，即遍历这个区间，这种算法处理不了查询次数非常大的问题。 二是线段树，这种方法可以处理存在区间更新的问题，详见：线段树。 第三种就是ST（Sparse...
poj3264_RMQ_ST
weixin_30333885的博客
07-15 107
这个题昨天做过，但是今天使用的是RMQ_ST算法，网上关于RMQ还有中笛卡尔树的算法，今天我用的是ST算法，这个算法很给力，在初始化之后可以在O(1)的时间内求出最大值和最小值。 先简要介绍一下ST算法，ST算法需要辅助数组f[i][j]表示从第i个元素开始连续2^j个元素中的最大值(这里以最大值举例),有： 1.初始 f[i][0]=a[i] 2.对于f[i][j] j>0 有f[i...
rmq_ST算法
weixin_30788239的博客
01-29 118
ST算法：　为离线算法，查询最值问题 minn[i][j]表示区间 [i , i+(1<<j)-1] 的最小值，minn[i][j]一定是偶数个数的最小值，所以对它一分为二 状态方程：minn[i][j]=min(minn[i][j-1],minn[i+(1<<(j-1))][j-1]) 查询[l,r]区间时，区间个数是r-l+1, k为log2(r-...
RMQ __ST
qq_45744856的博客
03-12 141
迅哥讲解（说实话没有认真听，不过关系不大） RMQ：Range Minimum Maximum Query 给定一个序列A[1…N]，问A[i…j]之间的极值 如果只问一次， 显然是O(N) 标准RMQ问题是：不停的查询同一个序列上的不同区间内的极值 序列A的长度N，一共Q次查询 纯暴力法：O(NQ) 带预处理的暴力法： 矩阵B[N][N]， 令B[i][j]是A[i…j]的极值 求B需...
rmq_ST算法（矩阵最值）
weixin_30527323的博客
01-31 268
已知某矩阵中的值已经确定，需求矩阵中某个小矩阵的最值 ST算法 我们可以将每一行看作一维的rmq 　maxx[i][j][k]表示： 第i行 [j,j+(1<<k)-1] 区间中的最大值 maxx[i][j][k]=max(maxx[i][j][k-1],maxx[i][j+(1<<(k-1))][k-1]); 该时间复杂度为: 建表：0(n...
【RMQ_ST算法】POJ 3264 Balanced Lineup
L_X_
07-23 181
RMQ 预处理部分： max_[i][j]=max(max_[i][j-1],max_[i + (1 << j-1)][j-1]); min_[i][j]=min(min_[i][j-1],min_[i + (1 << j-1)][j-1]); 释意： max_[ i ][ j ]，从区间的第 i 的位置开始，长度为2 ^ j 的区间上的最大值。 我们要求区间的最大值，...
rmq.rar_rmq与众不同_最小值 区间
09-19
《RMQ：与众不同，最小值区间》 在计算机科学领域，特别是算法设计中，Range Minimum Query（RMQ）是一个常见的问题。它涉及到在一个数组中快速查找给定区间内的最小值。RMQ问题对于数据结构和算法的设计至关重要，...
精选资源
St表欧拉序倍增搞LCA.zip_LCA_lca st表_st表
09-25
解决LCA问题通常有多种方法，例如深度优先搜索（DFS）、Morris遍历、RMQ（Range Minimum Query）等，而这里我们关注的是利用St表的方法。 St表，全称Segment Tree（线段树），是一种用于高效处理区间查询和修改的...
st表.zip_St table_Table
09-21
"st表搞RMQ（区间最值）.zip"文件则更直接地聚焦于使用ST表解决RMQ问题，可能提供了不同的实现方法或优化策略。 总的来说，ST表是解决动态区间最值查询问题的一种高效工具，结合其他数据结构和算法，如LCA查询、...
poj4003 树形dp, rmq_st
浅空之下
12-08 985
很综合的题目，出得非常好 第一个问题是求以树中的每个节点为起点所能走的最长路： 首先，求出各个点的最长路，次长路，以及最长路的后继节点，再据此得到答案 第二个问题，需要rmq，并且维护一个队列，只要满足条件，队尾添加新元素，不然同时弹出队头 注意！dfs函数中tmp2为根走另一分支所得次长路，与最长路无公共路径！ #include using namespace std
2025高校毕业生就业分析[项目代码]
01-01
2025年高校毕业生人数再创新高，达到1222万人，同比增加43万，就业市场面临总量压力与结构性矛盾交织的复杂局面。青年失业率攀升至17.8%，传统行业如互联网、房地产岗位缩减40%-80%，而新兴行业如人工智能、新能源人才缺口巨大。高增长行业如人工智能、新能源、半导体等提供高薪机会，但技能与岗位需求脱节问题突出。学历溢价持续存在，高学历者如清华大学毕业生平均月薪1.33万元，而文科专业就业率不足40%。地域上，东部沿海竞争激烈但机会集中，中西部则因政策扶持新兴机遇。政府通过扩岗补助、职业技能培训等措施缓解就业压力，高校调整学科专业，企业推行校企协同与灵活用工。毕业生需主动适应市场变化，提升技能，关注中西部新兴产业机会，调整职业心态与长期规划。未来技术变革与政策将持续重塑就业市场，创造新的就业空间。
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01-01
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基于TTCN3的MQTT协议一致性自动化测试框架：客户端与服务端规范验证套件
01-01
物联网通信协议测试是保障各类设备间实现可靠数据交互的核心环节。在众多适用于物联网的通信协议中，MQTT（消息队列遥测传输）以其设计简洁与低能耗的优势，获得了广泛应用。为确保MQTT客户端与服务端的实现严格遵循既定标准，并具备良好的互操作性，实施系统化的测试验证至关重要。 为此，采用TTCN-3（树表结合表示法第3版）这一国际标准化测试语言构建的自动化测试框架被引入。该语言擅长表达复杂的测试逻辑与数据结构，同时保持了代码的清晰度与可维护性。基于此框架开发的MQTT协议一致性验证套件，旨在自动化地检验MQTT实现是否完全符合协议规范，并验证其与Eclipse基金会及欧洲电信标准化协会（ETSI）所发布的相关标准的兼容性。这两个组织在物联网通信领域具有广泛影响力，其标准常被视为行业重要参考。 MQTT协议本身存在多个迭代版本，例如3.1、3.1.1以及功能更为丰富的5.0版。一套完备的测试工具必须能够覆盖对这些不同版本的验证，以确保基于各版本开发的设备与应用均能满足一致的质量与可靠性要求，这对于物联网生态的长期稳定运行具有基础性意义。 本资源包内包含核心测试框架文件、一份概述性介绍文档以及一份附加资源文档。这些材料共同提供了关于测试套件功能、应用方法及可能包含的扩展工具或示例的详细信息，旨在协助用户快速理解并部署该测试解决方案。 综上所述，一个基于TTCN-3的高效自动化测试框架，为执行全面、标准的MQTT协议一致性验证提供了理想的技术路径。通过此类专业测试套件，开发人员能够有效确保其MQTT实现的规范符合性与系统兼容性，从而为构建稳定、安全的物联网通信环境奠定坚实基础。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）
01-01
【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕“基于神经网络的负荷预测和电价预测”展开，提供了使用Matlab实现的完整代码与技术方案。内容涵盖电力系统中负荷与电价的时间序列预测模型构建，重点利用神经网络（如BP、LSTM、CNN等）进行数据建模与训练，并结合实际电力数据完成预测任务。文档多次强调该资源适用于科研复现与工程实践，尤其适合需要进行电力系统智能预测的相关研究。文中还提到了多个相关应用场景和技术扩展，体现了较强的综合性与实用性。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源预测、智能电网相关工作的技术人员；熟悉机器学习或深度学习基本原理者更佳；; 使用场景及目标：①应用于电力系统中的短期/长期负荷与电价预测研究；②支撑学术论文复现、课题项目开发及优化调度系统设计；③帮助理解神经网络在时序预测中的具体实现方式与参数调优策略；; 阅读建议：建议结合文档中提到的其他资源（如网盘链接）下载完整代码进行实操演练，重点关注数据预处理、模型搭建与训练流程，配合Matlab工具箱深入理解算法细节，并尝试迁移至其他预测场景以提升应用能力。
st表RMQ
03-23
### ST 表与 RMQ 问题 ST 表（Sparse Table）是一种用于解决静态数组上的区间最值查询（Range Minimum/Maximum Query, RMQ）的数据结构。它通过预处理的方式，在 $O(n \log n)$ 的时间复杂度下完成初始化，并支持在 $O(1)$ 时间内回答任意区间的最小值或最大值。 #### 预处理阶段 为了构建 Sparse Table，我们需要预先计算出对于每一个起点位置 `i` 和每种长度为 $2^j$ 的子区间内的最小值或最大值。具体来说： $$ f[i][j] = \min(f[i][j-1], f[i + 2^{j-1}][j-1]) $$ 或者 $$ f[i][j] = \max(f[i][j-1], f[i + 2^{j-1}][j-1]) $$ 其中，`f[i][j]` 表示从第 `i` 个元素开始的连续 $2^j$ 个数中的最小值或者最大值[^1]。 此过程可以通过动态规划来实现，其伪代码如下所示： ```python def preprocess_sparse_table(array): n = len(array) logn = int(math.log2(n)) + 1 st = [[0]*logn for _ in range(n)] # Initialize the base case (intervals of length 1). for i in range(n): st[i][0] = array[i] # Build sparse table. for j in range(1, logn): for i in range(n - (1 << j) + 1): st[i][j] = min(st[i][j-1], st[i + (1 << (j-1))][j-1]) return st ``` #### 查询阶段 一旦完成了上述预处理工作，则可以快速响应任何范围 `[L,R]` 上的最大值或最小值请求。我们只需要找到满足条件的最大整数 k ，使得 $2^k ≤ R-L+1$, 并比较两个重叠部分即可得出最终结果: $$ result = \min(\text{st}[L][k],\text{st}[R-(2^k)+1][k]) $$ 对于最大值情况则相应替换 $\min()$ 函数为 $\max()$. 下面是基于之前准备好的稀疏表执行实际查询的一个例子： ```python import math def query_min(L, R, st, n): k = int(math.log2(R - L + 1)) return min(st[L][k], st[R - (1 << k) + 1][k]) # Example Usage: array = [4,7,9,7,8,3,2] st = preprocess_sparse_table(array) print(query_min(1, 5, st, len(array))) # Output should be minimum value between index 1 to 5 inclusive. ``` 这种技术非常适合那些数据不会改变的应用场景之中，因为它不提供修改操作的支持；但是当面对只读型大数据集时，它的效率是非常高的。
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