单调栈 -- 求最值所在的区间

本文介绍了一种利用单调栈预处理数组并结合线段树查询区间和的算法,旨在解决特定区间内的最值乘积问题。通过构建线段树,可以高效地查询区间的最大值和最小值,进而求得目标函数的最大值。

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2019暑期牛客多校第4场-C.sequense

思路
题意大致为给你两个数组a、b,长度都为n,在某个区间[ l , r ] ,在a数组[ l , r ]
区间中取最小的a[min],在b数组[ l , r ]中所有b[i]之和sum,使得a[min]* sum最大。
先用单增栈把a数组以每个元素最小值的区间预处理出来,L[i]存左边界,R[i]存右边界。对b数组求前缀和,构建线段数,a[min]>=0查询出sum[min]左边最小的sum[i]、右边最大的sum[i]。a[min]<0时查询出sum[min]左边最大的sum[i]、右边最大的sum[i]。
code
盗的许老师的代码

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
using namespace std;
const int maxn=3e6+10;
int n, L[maxn], R[maxn], a[maxn];
int d[maxn][23], p[30];
ll sum[maxn], ans = -1e18, mx[maxn * 4], mn[maxn * 4], Mx, Mn;
#define ls o * 2
#define rs o * 2 + 1
#define mid (l + r) / 2
void build(int o, int l, int r) {
    if (l == r) {
        mx[o] = mn[o] = sum[l];
        return;
    }
    build(ls, l, mid);
    build(rs, mid + 1, r);
    mx[o] = max(mx[ls], mx[rs]);
    mn[o] = min(mn[ls], mn[rs]);
}
void qu(int o, int l, int r,  int ql, int qr) {
    if (l >= ql && r <= qr) {
        Mx = max(Mx, mx[o]);
        Mn = min(Mn, mn[o]);
        return;
    }
    if (ql <= mid)
        qu(ls, l, mid, ql, qr);
    if (qr > mid)
        qu(rs, mid + 1, r, ql, qr);
}
void gao()
{
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        if (a[i] >= 0) {
            Mx = -1e18;          
            qu(1, 0, n, i, R[i]);
            ll res = Mx;
            Mn = 1e18;
            qu(1, 0, n, L[i] - 1, i - 1);
            ans = max(ans, 1ll * a[i] * (res - Mn));
        }
        else {
            Mn = 1e18;
            qu(1, 0, n, i, R[i]);
            ll res = Mn;
            Mx = -1e18;                             
            qu(1, 0, n, L[i] - 1, i - 1);           
            ans = max(ans, 1ll * a[i] * (res - Mx));
        }
    }
}
stack<int> s;
int main()
{
    int x;
    scanf("%d", &n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        scanf("%d", &a[i]);
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        while (!s.empty() && a[i] <= a[s.top()])
            s.pop();
        if (s.empty())
            L[i] = 1;
        else
            L[i] = s.top() + 1;
        s.push(i);
    }
    while (!s.empty())
        s.pop();
    for (int i = n; i; i--) {
        while (!s.empty() && a[i] <= a[s.top()])
            s.pop();
        if (s.empty())
            R[i] = n;
        else
            R[i] = s.top() - 1;
        s.push(i);
    }
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        scanf("%d", &x);
        sum[i] = sum[i - 1] + x;
    }
    build(1, 0, n);
    gao();
    printf("%lld\n",ans);
}
### 单调栈算法大矩形问题的实现 单调栈是一种经典的数据结构,可以高效地解决许多与数组或列表中元素顺序相关的问题。在柱状图中寻找大矩形面积的问题中,单调栈被广泛使用以降低时间复杂度。以下是一个完整的实现过程和解释。 #### 1. 算法的核心思想 为了找到柱状图中的大矩形面积,需要遍历每个柱子,并计算以该柱子为高度的大矩形面积。通过维护一个单调递增栈,可以快速确定每个柱子左右两侧第一个比它矮的柱子的位置,从而计算出宽度并得到面积[^4]。 #### 2. 实现代码 以下是基于单调栈的 C++ 实现: ```cpp class Solution { public: int largestRectangleArea(vector<int>& heights) { stack<int> s; // 单调递增栈 heights.push_back(0); // 添加哨兵元素,确保栈终会被清空 int n = heights.size(); int ans = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { // 当前高度小于栈顶高度时,处理栈顶元素 while (!s.empty() && heights[i] < heights[s.top()]) { int h = heights[s.top()]; // 栈顶元素的高度 s.pop(); // 弹出栈顶元素 int w = s.empty() ? i : i - s.top() - 1; // 计算宽度 ans = max(ans, h * w); // 更新大面积 } s.push(i); // 将当前索引入栈 } return ans; } }; ``` #### 3. 代码解析 - **初始化栈**:使用一个栈 `s` 来存储柱子的索引。栈内的索引对应的柱子高度是单调递增的。 - **添加哨兵元素**:在输入数组末尾添加一个高度为 0 的柱子,确保所有柱子都会被弹出栈进行处理[^5]。 - **遍历柱子**: - 如果当前柱子的高度大于等于栈顶柱子的高度,则将当前柱子的索引入栈。 - 如果当前柱子的高度小于栈顶柱子的高度,则开始计算以栈顶柱子为高度的大矩形面积。 - **计算宽度**:当从栈中弹出一个柱子时,其左侧第一个比它矮的柱子是栈顶的下一个柱子,右侧第一个比它矮的柱子是当前柱子。根据这两个位置可以计算出宽度。 - **更新大面积**:每次计算出一个新的矩形面积后,与当前大面积比较并更新。 #### 4. 时间复杂度分析 - 每个柱子多入栈一次、出栈一次,因此时间复杂度为 O(n),其中 n 是柱子的数量[^3]。 #### 5. 示例 假设输入柱状图的高度为 `[2, 1, 5, 6, 2, 3]`,按照上述算法可以逐步计算出大矩形面积为 10。 --- ###
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