RMQ ST算法

本文介绍了使用ST算法高效解决区间最值查询(RMQ)问题的方法。通过预处理实现O(nlogn)时间复杂度,并能在O(1)时间内响应查询。文章详细解释了算法的主要思想、预处理步骤及查询过程。

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概述:

RMQ(Range Minimum/Maximum Query),即区间最值查询,是指这样一个问题:对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在i,j之间的最小/大值。这两个问题是在实际应用中经常遇到的问题,下面介绍一下解决这两种问题的比较高效的算法。当然,该问题也可以用线段树(也叫区间树)解决,算法复杂度为:O(N)~O(logN),这里我们暂不介绍。

RMQ算法

对于该问题,最容易想到的解决方案是遍历,复杂度是O(n)。但当数据量非常大且查询很频繁时,该算法无法在有效的时间内查询出正解。
本节介绍了一种比较高效的在线算法(ST算法)解决这个问题。所谓在线算法,是指用户每输入一个查询便马上处理一个查询。该算法一般用较长的时间做预处理,待信息充足以后便可以用较少的时间回答每个查询。ST(Sparse Table)算法是一个非常有名的在线处理RMQ问题的算法,它可以在O(nlogn)时间内进行预处理,然后在O(1)时间内回答每个查询。

主要思想

预处理
倍增,f[i][j]表示从i出发长度为2^j的数列的最大值.则f[i][j]=max(f[i][j-1],f[i+2^(j-1)][j-1])
查询
假如我们需要查询的区间为[i,j],那么我们需要找到覆盖这个闭区间(左边界取i,右边界取j)的最小幂(可以重复,比如查询[5,9],我们可以查询[5,8]和[6,9])。
因为这个区间的长度为j - i + 1,所以我们可以取k=log2( j - i + 1),则有:RMQ(A, i, j)=max{F[i , k], F[ j - 2 ^ k + 1, k]}。

代码:

void initRMQ()
{
    rep(i,1,16)
        rep(j,1,N)
            f[j][i] = max(f[j][i-1],f[j+(1<<i-1)][i-1]);
}
int RMQ(int m,int l,int r)
{
    int tmp = log2(r-l+1);
    return max(f[l][tmp],f[r-(1<<tmp)+1][tmp]);
}
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