洛谷 P1886 滑动窗口

本文介绍了一种解决滑动窗口最大值与最小值问题的方法,通过使用单调队列实现高效查询,适用于数据规模不超过10^6的情况,并对比了几种常见的RMQ问题解决方案。

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题目描述

现在有一堆数字共N个数字(N<=10^6),以及一个大小为k的窗口。现在这个从左边开始向右滑动,每次滑动一个单位,求出每次滑动后窗口中的最大值和最小值。

例如:

The array is [1 3 -1 -3 5 3 6 7], and k = 3.

输入输出格式

输入格式:

 

输入一共有两行,第一行为n,k。

第二行为n个数(<INT_MAX).

 

输出格式:

 

输出共两行,第一行为每次窗口滑动的最小值

第二行为每次窗口滑动的最大值

 

输入输出样例

输入样例#1:
8 3
1 3 -1 -3 5 3 6 7
输出样例#1:
-1 -3 -3 -3 3 3
3 3 5 5 6 7

说明

50%的数据,n<=10^5

100%的数据,n<=10^6//第一次数组只开到十万,才有60分(不是说50分的吗)

解题思路

  一道RMQ裸题,做法很多,我用的是单调队列。单调队列跑两遍,分别求出区间最大值、区间最小值(其实不用记录答案统一输出的),边求边输出。单调队列我是看百度百科加神犇们博客上的代码看懂的,真的很好懂。

  AC以后翻看了洛谷这题5页的AC记录,外加百度一下找到的解法,总结一下RMQ有以下几种解法

  1、暴力——不说了

  2、单调队列——跑得又快,代码又短,这题AC用时在1000ms~2000ms人丑常数大。记录里普遍在1300ms到16000ms,在这范围之外的很少,我的1428ms。

  3、ST表(稀疏表,你要说是DP也行)——类似于倍增,记录一个个区间长度为1、2、4、8…的区间最值然后@#¥%,代码也挺简短我不会,正常写法$O(nlogn)$预处理(听说可以达到$O(n)$),然后$O(1)$查询(听说标准应该是$O(\log_2(\log_2n)),和$O(1)$差不多,就成$O(1)$了)。

  4、利用区间最值区间加性质的一系列数据结构

    a、线段树——作用大,RMQ裸题杀鸡用牛刀了,记录里普遍3000ms~7000ms(预处理真慢)。

    b、树状数组——记录里前几页没翻到,用题解里的代码测试了一下,居然才90分,一个点TLE了他的树状数组常数真大。就算这个点是1500ms吧,那总共耗时3526ms。

    c、zkw线段树——神奇的数据结构我不会,作用同样巨大,题解里的代码2410ms。

  5、最高端的做法——建一棵笛卡尔树#$%^#@,然后对每个询问在树上求一波LCA^@%%@%……好复杂我不会

源代码

#include<stdio.h>
#include<string.h>
int a[1000010]={0},n,k;
int q[1000010]={0},l=1,r=1;

int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&k);
    l=1,r=1;memset(q,0,sizeof(q));
    for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",a+i);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        while(l<r&&a[q[r-1]]>a[i]) r--;
        q[r++]=i;
        while(l<r&&q[l]<=i-k) l++;
        if(i>=k) printf("%d ",a[q[l]]);
    }
    printf("\n");
    l=1,r=1;memset(q,0,sizeof(q));
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        while(l<r&&a[q[r-1]]<a[i]) r--;
        q[r++]=i;
        while(l<r&&q[l]<=i-k) l++;
        if(i>=k) printf("%d ",a[q[l]]);
    }
    printf("\n");
    return 0;
}

 

题目 P3020 通常“检查牛的身份证号”(Bessie’s ID)相关,其主要内容是根据一定的规则判断一个给定的数字序列是否满足特定条件。以下是该题相关的常见解题思路和讨论: ### 解题思路 1. **问题分析**: - 输入一个整数数组,表示牛的身份证号的每一位。 - 需要根据题目要求检查是否存在某些连续的子序列,满足特定条件,例如总和为某个值或满足某种模式。 2. **算法选择**: - 对于此类问题,可以采用前缀和法来高效计算子数组的和,从而减少重复计算。 - 如果涉及查找特定模式的子序列,可能需要滑动窗口技巧或哈希表辅助记录状态。 3. **实现细节**: - 使用前缀和时,需要注意初始化和边界情况处理。 - 若题目中涉及模运算,则需考虑负数取模的情况,并适当调整结果。 4. **示例代码**: ```cpp #include <iostream> #include <unordered_map> using namespace std; int main() { int n, target_sum; cin >> n >> target_sum; int arr[n]; for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> arr[i]; } // 前缀和数组 long long prefix_sum = 0; unordered_map<long long, int> sum_count; sum_count[0] = 1; // 初始化前缀和为0的情况 long long count = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { prefix_sum += arr[i]; if (sum_count.find(prefix_sum - target_sum) != sum_count.end()) { count += sum_count[prefix_sum - target_sum]; } sum_count[prefix_sum]++; } cout << count << endl; return 0; } ``` 5. **易错点**: - 忽略前缀和为0的情况会导致初始条件错误。 - 在涉及大数的情况下,要注意数据类型的选择以避免溢出。 - 滑动窗口方法需要特别注意窗口大小调整的逻辑。 6. **优化建议**: - 如果题目允许,可以通过空间换时间的方式使用哈希表加速查询。 - 对于模运算,可以在每次计算前缀和时对目标值取模,以减少存储空间。
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