稀疏表

稀疏表(ST表)是一种数据结构,用于高效解决范围最大值查询问题。通过构造一个二维数组F[N][⌊log2N⌋+1],可以在O(nlog2n)时间内完成构建,并能在常数时间内查询范围最大值。文章介绍了ST表的构造过程和查询方法,并提供了C++实现代码示例。此外,还提到了该数据结构在洛谷P3865题目的应用。

稀疏表

学习稀疏表:https://www.youtube.com/watch?v=c5O7E_PDO4U

稀疏表(Sparse Table),也叫ST表,用来解决范围最值查询(Range Minimum Query)问题。

假设有一个数组,我们需要对该数组执行如下操作(以下全部假设数组下标从0开始):

  • 求一个区间 [ l o w , h i g h ] [low,high] [low,high]内的最大值

不同的解决方法所花的时间不同:

解决方法 预处理时间 查询时间
普通数组 O ( 1 ) O(1) O(1) O ( n ) O(n) O(n)
动态规划 O ( n 2 ) O(n^{2}) O(n2) O ( 1 ) O(1) O(1)
线段树 O ( n ) O(n) O(n) O ( log ⁡ 2 n ) O(\log_{2}n) O(log2n)
稀疏表 O ( n log ⁡ 2 n ) O(n\log_{2}n) O(nlog2n) O ( 1 ) O(1) O(1)

因此,稀疏表在上面4种方式中是最好的。

构造稀疏表

假设数组的大小为 N N N

首先需要一个二维数组 F [ N ] [ ⌊ log ⁡ 2 N ⌋ + 1 ] F[N][\lfloor{\log_{2}N}\rfloor+1] F[N][log2N+1],其中 F [ i ] [ j ] F[i][j] F[i][j]表示范围 [ i , i + 2 i − 1 ] [i, i+2^{i}-1] [i,i+2

### 稀疏表达的概念 稀疏表达(Sparse Representation)是一种表示数据的方法,其核心思想是用尽可能少的非零元素来表示信号或数据。在数学和计算机科学中,稀疏性通常指的是一个向量或矩阵中大部分元素为零,只有少数元素非零。这种表示方式在处理高维数据时尤为有用,因为它可以显著减少存储需求并提高计算效率。 稀疏表达的数学模型通常基于以下假设:数据可以由一个稀疏向量和一个字典矩阵的乘积来近似表示。设 $ \mathbf{x} \in \mathbb{R}^n $ 是一个信号,$ \mathbf{D} \in \mathbb{R}^{n \times k} $ 是一个字典矩阵,其中 $ k \leq n $,则稀疏表示的目标是找到一个稀疏向量 $ \mathbf{s} \in \mathbb{R}^k $,使得: $$ \mathbf{x} \approx \mathbf{D} \mathbf{s} $$ 其中,$ \mathbf{s} $ 的非零元素数量尽可能少。通常,稀疏表示问题可以通过求解以下优化问题来解决: $$ \min_{\mathbf{s}} \|\mathbf{s}\|_1 \quad \text{subject to} \quad \|\mathbf{x} - \mathbf{D} \mathbf{s}\|_2 \leq \epsilon $$ 这里的 $ \|\mathbf{s}\|_1 $ 是 $ \mathbf{s} $ 的 $ L_1 $ 范数,用于衡量稀疏性,而 $ \|\mathbf{x} - \mathbf{D} \mathbf{s}\|_2 $ 是重构误差的 $ L_2 $ 范数,$ \epsilon $ 是允许的误差阈值。 ### 稀疏表示在计算机科学中的应用场景 #### 1. 图像处理 稀疏表示在图像处理中广泛应用,尤其是在图像去噪、图像压缩和图像重建中。通过将图像块表示为稀疏向量,可以有效地去除噪声并保留图像的重要特征。例如,在图像压缩中,稀疏表示可以显著减少存储需求,同时保持图像质量。 #### 2. 文本分类与摘要 在自然语言处理中,稀疏表示常用于文本分类和文本摘要。文本数据通常以高维向量的形式表示,而稀疏表示可以有效地捕捉文本的关键特征,从而提高分类和摘要的准确性。基于稀疏表示的半监督学习算法可以利用少量标注数据和大量未标注数据来提高模型的泛化能力。 #### 3. 信号处理 稀疏表示在信号处理中也有重要应用,特别是在压缩感知(Compressed Sensing)领域。压缩感知利用信号的稀疏性,通过少量的线性测量来重构原始信号。这种方法在医学成像、雷达和通信系统中具有重要意义。 #### 4. 机器学习 在机器学习中,稀疏表示可以用于特征选择和模型简化。通过选择一个稀疏的特征子集,可以减少模型的复杂性,避免过拟合,并提高模型的可解释性。例如,在支持向量机(SVM)中,稀疏表示可以用于选择支持向量。 #### 5. 语音识别 在语音识别中,稀疏表示可以用于语音信号的特征提取和降噪。通过将语音信号表示为稀疏向量,可以有效地捕捉语音的关键特征,从而提高识别的准确率。 ### 示例代码:稀疏表示的简单实现 以下是一个简单的稀疏表示实现,使用了Python中的 `scikit-learn` 库中的字典学习(Dictionary Learning)方法。 ```python from sklearn.decomposition import DictionaryLearning import numpy as np # 生成随机数据 np.random.seed(42) X = np.random.randn(100, 50) # 100个样本,每个样本50维 # 使用字典学习方法进行稀疏表示 dl = DictionaryLearning(n_components=20, alpha=1, max_iter=100) sparse_code = dl.fit_transform(X) # 输出稀疏编码的形状 print("Sparse code shape:", sparse_code.shape) ``` 在这个示例中,`DictionaryLearning` 类用于学习一个字典矩阵,并将输入数据转换为稀疏表示。`n_components` 参数指定了字典矩阵的列数,即稀疏编码的维度;`alpha` 参数控制稀疏性。 ###
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