倍增

(本文中出现的^为乘方,不是异或。)

倍增,说实话是一种思想,就和分治、贪心一样,利用二进制的一些特性完成程序。

RMQ

洛谷p1816忠诚

这题是典型的RMQ,即离线状态下求区间最值(在线就只能线段树啦)。

核心是设置ans数组,ans[i][j]表示从第i个数字起2^j个数字的最小值。

那么,ans[i][j]可由ans[i][j-1]和ans[i+(1<<(j-1))][j-1]推得(1<<(j-1)即2^(j-1))。

而对于区间[x,y],设长度len,若2^t<=len且t取得最大值,则min[x,y]=min(ans[x][t],ans[y-(1<<t)+1][t])。

这样就可以优化时间复杂度到O(nlogn)。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,m,a[100010],ans[100010][21],s[100010];
inline void init()
{
    scanf("%d%d",&m,&n);
    for(int i=1;i<=m;i++)
    scanf("%d",&ans[i][0]);
    return;
}

inline void first()
{
    for(int j=1;(1<<j)<=m;j++)//j在外层保证了需要的数据都搜过,另外,位运算大法好
    for(int i=1;i<=m-(1<<j)+1;i++)
    ans[i][j]=min(ans[i][j-1],ans[i+(1<<(j-1))][j-1]);
    return;
}

inline void print()
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        int x,y,t;
        scanf("%d%d",&x,&y);
        if(x>y)
        {
            t=y;
            y=x;
            x=t;
        }
        for(t=0;(1<<t)<=y-x+1;t++);
        t--;
        s[i]=min(ans[x][t],ans[y-(1<<t)+1][t]);    
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)printf("%d ",s[i]);
    return;
}

int main()
{
    init();
    first();
    print();
    return 0;
}

TBC

<think>好的,用户想了解倍增法的相关概念和实现方式。首先,我需要回忆倍增法的基本定义和应用场景。倍增法主要用于处理树形结构中的问题,比如最近公共祖先(LCA),以及处理区间查询,如RMQ问题。用户提供的引用中提到了LCA算法中的倍增应用,所以需要重点围绕这一点展开。 接下来,用户可能希望了解倍增法的核心思想。根据引用[2],倍增法通过一次跳转较大的距离(如2的幂次)来优化时间复杂度,避免暴力算法中的逐级跳转。这需要解释二进制拆分和预处理的思想,如引用[1]提到的ST表和预处理步骤。 然后,需要分步骤说明倍增法的实现。通常包括预处理和查询两个阶段。预处理部分需要构建每个节点的不同次幂的祖先信息,比如up数组。查询部分则包括调整节点深度和同步跳转查找LCA。代码示例可能会有帮助,但用户提供的引用中没有具体代码,可能需要参考标准实现。 此外,用户可能关心时间复杂度。根据引用[2],朴素LCA是O(n),而倍增法优化到O(log n)预处理和每次查询O(log n),这点需要明确说明。 还要注意引用[3]提到的优化点,即分两步调整深度和同步跳转。这可能需要在实现步骤中详细说明,比如调整深度到同一层,然后同时向上跳转,直到找到公共祖先。 最后,生成相关问题时要覆盖应用、优化、对比等方面,帮助用户进一步学习。例如,与其他LCA算法的比较,倍增法的其他应用场景,以及如何优化预处理过程等。 需要确保回答结构清晰,分点说明概念、实现步骤、时间复杂度,并附上示例代码(如果有的话)。同时,正确引用用户提供的参考文献,比如引用[1]、[2]、[3]中的相关内容。</think>### 倍增法算法详解 #### 一、基本概念 **倍增法**是一种通过预处理指数级跳跃信息来优化算法时间复杂度的技术,常用于处理树形结构或序列的跳跃查询问题。核心思想是利用二进制拆分(将数值分解为2的幂次的和)和动态规划预处理,将线性操作转化为对数级别的时间复杂度[^2][^3]。 #### 二、实现方式(以LCA为例) ##### 1. **预处理阶段** - **目标**:为每个节点存储其$2^i$级祖先的信息(例如$\text{up}[u][i]$表示节点$u$的第$2^i$级祖先)。 - **步骤**: 1. **初始化**:$\text{up}[u][0] = \text{父节点}$,即直接父节点。 2. **递推公式**:$\text{up}[u][i] = \text{up}[\text{up}[u][i-1]][i-1]$(利用$2^{i-1} + 2^{i-1} = 2^i$的性质)[^1][^4]。 - **时间复杂度**:$O(n \log n)$,其中$n$为节点数。 ##### 2. **查询阶段** - **步骤**: 1. **深度对齐**:将两个节点调整到同一深度,通过二进制拆分跳跃(例如深度差为$5=2^2 + 2^0$,则依次跳$2^2$和$2^0$步)。 2. **同步跳跃**:从最高幂次开始试探跳跃,若祖先不同则同步跳跃,最终找到最近公共祖先。 - **时间复杂度**:$O(\log n)$。 #### 三、代码框架示例(LCA预处理) ```python def preprocess(): max_level = 20 # 根据最大深度选择,如2^20足够覆盖大多数场景 up = [[-1] * max_level for _ in range(n+1)] # 初始化直接父节点 for u in nodes: up[u][0] = parent[u] # 递推构建祖先表 for i in range(1, max_level): for u in nodes: if up[u][i-1] != -1: up[u][i] = up[up[u][i-1]][i-1] ``` #### 四、时间复杂度对比 | 算法 | 预处理时间 | 单次查询时间 | |-------------|------------|--------------| | 暴力法 | $O(1)$ | $O(n)$ | | 倍增法 | $O(n \log n)$ | $O(\log n)$ | | Tarjan离线法| $O(n + q)$ | $O(1)$ | #### 五、应用场景 1. **LCA问题**:树结构中的最近公共祖先查询[^4]。 2. **区间极值查询(RMQ)**:结合ST表实现$O(1)$查询。 3. **路径查询优化**:快速计算树上路径的聚合信息(如最大值、和)。
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