RMQ (Range Minimum/Maximum Query)问题的ST(Sparse Table)解法

本文介绍了解决RMQ问题的SparseTable算法,通过预处理实现高效查询区间最小值,详细阐述了算法原理及其实现步骤,并提供了一个具体的应用实例。

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RMQ (Range Minimum/Maximum Query)问题,就是要求:数字序列区间最值。

如果直接遍历查询,复杂度为O(n).

对于比较大的数据和需要多次查询的场景,都是很不理想的。

常见的方法有线段树和Sparse Tabel两种方法。

复杂度:

两种算法都需要预处理,预处理的复杂度为:

线段树(segment tree) O(n)

ST(实质是动态规划) O(nlogn)

查询的复杂度:

线段树(segment tree) O(qlogn) 

ST(实质是动态规划)O(1)

Sparse Table 

这里主要使用ST。

ST实际实际是动态规划的实现,最小值为例:

用一个二维数组f(i,j)记录区间[i,i+2^j-1]区间中的最小值。//这个算法的精妙所在

其中f[i,0] = a[i]; 

2'(j-1)+2^(j-1)=2^j;

所以:f(i,j)=min{f(i,j-1),f(i+2^(j-1),j-1)};

在预测理的时候需要考虑j的最大值。假设数据总数为N,当我们查询最长的区间[0,N-1]之间的最值时,即需2^j-1>N;并且在dp的时候i + (1<<j) - 1 < N是就要停止。

自底向上。

void build_st_min(int n,int *num,int *f[MAXN]){
	int i,j;
	for(i=0;i<n;i++)
		f[i][0]=num[i];
	int tmp=log((double)n)/log(2.0);
	for(j=1;j<=tmp;j++)//include value of tmp
		for(i=0;i+(1<<j)-1<n;i++)
			f[i][j]=min(f[i][j-1],f[i+(1<<(j-1))][j-1]);
}


查询:
假设要查询从m到n这一段的最小值, 那么我们先求出一个最大的k, 使得k满足2^k <= (n - m + 1).(使用log函数,基变换)
于是我们就可以把[m, n]分成两个长度为2^k的区间: [m, m+2^k-1], [n-2^k+1, n](这两个区间部分重叠);
而我们之前已经求出了f(m, k)为[m, m+2^k-1]的最小值, f(n-2^k+1, k)为[n-2^k+1,n-2^k+1+2^k-1]=[n-2^k+1, n]的最小值。
我们只要返回min{f(m,k),f(n-2^k+1,k)} 就是我们想要的答案, 这个算法的时间复杂度是O(1)的.

int query_min(int a,int b,int *f[MAXN]){
	int k=(int)(log(b-a+1.0)/log(2.0));
	return min(f[a][k],f[b-(1<<k)+1][k]);//regional overlap
}


例题:九度:http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1544

题目描述:
给定一个数字序列,查询任意给定区间内数字的最小值。
输入:
输入包含多组测试用例,每组测试用例的开头为一个整数n(1<=n<=100000),代表数字序列的长度。
接下去一行给出n个数字,代表数字序列。数字在int范围内。
下一行为一个整数t(1<=t<=10000),代表查询的次数。
最后t行,每行给出一个查询,由两个整数表示l、r(1<=l<=r<=n)。
输出:
对于每个查询,输出区间[l,r]内的最小值。
样例输入:
5
3 2 1 4 3
3
1 3
2 4
4 5
样例输出:
1
1
3

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int MAXN=40;
void build_st_min(int n,int *num,int *f[MAXN]){
	int i,j;
	for(i=0;i<n;i++)
		f[i][0]=num[i];
	int tmp=log((double)n)/log(2.0);
	for(j=1;j<=tmp;j++)//include value of tmp
		for(i=0;i+(1<<j)-1<n;i++)
			f[i][j]=min(f[i][j-1],f[i+(1<<(j-1))][j-1]);
}
int query_min(int a,int b,int *f[MAXN]){
	int k=(int)(log(b-a+1.0)/log(2.0));
	return min(f[a][k],f[b-(1<<k)+1][k]);//regional overlap
}
int main()  
    {  
        int n,i,q,a,b;  
        while(scanf("%d ",&n)!=EOF)  
        {  
			int *num=new int[n];
			int **f=new int* [n];
			for(i=0;i<n;i++)
				f[i]=new int [MAXN];
            for(i=0;i<n;i++)  
                scanf("%d",&num[i]);  
            build_st_min(n,num,f);  
            scanf("%d",&q);
            for(i=0;i<q;i++)  
            {  
                scanf("%d%d",&a,&b);  
                printf("%d\n",query_min(a-1,b-1,f));  //start from 0
            }  
        }  
        return 0;  
    }  



参考:

felix021的博客:http://www.felix021.com/blog/read.php?1066

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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