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枯葉北風寒,忽然年以殘,念往昔,語默心酸。二十光陰無一物,韶光賤,寐難安; 不畏形影單,道途阻且慢,哪曲折,如渡飛湍。斬浪劈波酬壯志,同把酒,共言歡! -如夢令

動態規劃法求解RMQ(range minimum/maximum query)問題 (轉)

題目描述:

RMQ(Range Minimum/Maximum Query)問題:
   RMQ問題是求給定區間中的最值問題。當然,最簡單的算法是O(n)的,但是對于查詢次數很多(設置多大100萬次),O(n)的算法效率不夠。可以用線段樹將算法優化到O(logn)(在線段樹中保存線段的最值)。不過,Sparse_Table算法才是最好的:它可以在O(nlogn)的預處理以后實現O(1)的查詢效率。

思路分析:

下面把Sparse Table算法分成預處理和查詢兩部分來說明(以求最小值為例)。

預處理:
預處理使用DP的思想,f(i, j)表示[i, i+2^j - 1]區間中的最小值,我們可以開辟一個數組專門來保存f(i, j)的值。
例如,f(0, 0)表示[0,0]之間的最小值,就是num[0], f(0, 2)表示[0, 3]之間的最小值, f(2, 4)表示[2, 17]之間的最小值
注意, 因為f(i, j)可以由f(i, j - 1)和f(i+2^(j-1), j-1)導出, 而遞推的初值(所有的f(i, 0) = i)都是已知的
所以我們可以采用自底向上的算法遞推地給出所有符合條件的f(i, j)的值。

查詢:
假設要查詢從m到n這一段的最小值, 那么我們先求出一個最大的k, 使得k滿足2^k <= (n - m + 1).
于是我們就可以把[m, n]分成兩個(部分重疊的)長度為2^k的區間: [m, m+2^k-1], [n-2^k+1, n];
而我們之前已經求出了f(m, k)為[m, m+2^k-1]的最小值, f(n-2^k+1, k)為[n-2^k+1, n]的最小值
我們只要返回其中更小的那個, 就是我們想要的答案, 這個算法的時間復雜度是O(1)的.
例如, rmq(0, 11) = min(f(0, 3), f(4, 3))

代碼:

#include<iostream>
#include
<math.h>
using namespace std;

#define MAXN   10000
#define mmin(seq, a, b)  ((seq[a] < seq[b]) ? (a) : (b))

//// DP status
int fij[MAXN][100];


//// for output fij
template <typename T>
void Dp_st_print(T seq[], int n)
{
    
//// 輸出待RMQ的序列
    for(int i = 0; i < n; i++)
        cout
<<seq[i]<<"\t";
    cout
<<endl;
    
//// 輸出狀態f[][]
    for(int i = 0; i < n; i++)
    
{
        
for(int j = 0; i + (1<<j) - 1 < n; j++)
        
{
            cout
<<"fij["<<i<<""<<j<<"] = "<<fij[i][j]<<"\t";
        }

        cout
<<endl;
    }

    cout
<<endl;
}



// RMQ(Range Minimum/Maximum Query)問題:
// RMQ問題是求給定區間中的最值問題。當然,最簡單的算法是O(n)的,
// 但是對于查詢次數很多(設置多大100萬次),O(n)的算法效率不夠。
// 可以用線段樹將算法優化到O(logn)(在線段樹中保存線段的最值)。
// 不過,Sparse_Table算法才是最好的:它可以在O(nlogn)的預處理以后
// 實現O(1)的查詢效率。下面把Sparse Table算法分成預處理和查詢兩部分
// 來說明(以求最小值為例)。
// 

// 預處理:
// 預處理使用DP的思想,f(i, j)表示[i, i+2^j - 1]區間中的最小值,
// 我們可以開辟一個數組專門來保存f(i, j)的值。
// 
// 例如,f(0, 0)表示[0,0]之間的最小值,就是num[0], 
// f(0, 2)表示[0, 3]之間的最小值, f(2, 4)表示[2, 17]之間的最小值
// 注意, 因為f(i, j)可以由f(i, j - 1)和f(i+2^(j-1), j-1)導出, 
// 而遞推的初值(所有的f(i, 0) = i)都是已知的
// 所以我們可以采用自底向上的算法遞推地給出所有符合條件的f(i, j)的值。

// sparse table算法(st)
template <typename T>
void st(T seq[], int n)

    memset(fij, 
0100 * MAXN * sizeof(int));
    
int k = (int)(log((double)n) / log(2.0)); 
    
////初始狀態
    for(int i = 0; i < n; i++)
        fij[i][
0= i; 
    
////遞推計算狀態
    for(int j = 1; j <= k; j++)
    
{
        
for(int i = 0; i + (1 << j) - 1 < n; i++)
        
{
            
//
            int m = i + (1 << (j - 1)); 
            
//fij[i][j] = seq[fij[i][j - 1]] < seq[fij[m][j - 1]] ? fij[i][j - 1] : fij[m][j - 1];
            fij[i][j] = mmin(seq, fij[i][j - 1], fij[m][j - 1]);
        }

    }

}



// 查詢:
// 假設要查詢從m到n這一段的最小值, 那么我們先求出一個最大的k, 
// 使得k滿足2^k <= (n - m + 1).于是我們就可以把[m, n]分成
// 兩個(部分重疊的)長度為2^k的區間: [m, m+2^k-1], [n-2^k+1, n];
// 而我們之前已經求出了f(m, k)為[m, m+2^k-1]的最小值, f(n-2^k+1, k)
// 為[n-2^k+1, n]的最小值,我們只要返回其中更小的那個, 
// 就是我們想要的答案, 這個算法的時間復雜度是O(1)的.
// 例如, rmq(0, 11) = min(f(0, 3), f(4, 3))
template <typename T>
void RMQ(T seq[], int i, int j)
{
    
//// 用對2去對數的方法求出k
    int k = (int)(log(double(j - i + 1)) / log(2.0)); 
    
////
    //int t = seq[fij[i][k]] < seq[fij[j - (1 << k) + 1][k]] ? fij[i][k] : fij[j - (1 << k) + 1][k];
    int t = mmin(seq, fij[i][k], fij[j - (1 << k) + 1][k]);
    cout
<<"RMQ("<<i<<""<<j<<") = "<<seq[t]<<" @ pos("<<t<<")\n";
}


int main()
{
    
int A[] = {3,5,1,0,7,2,3,6,9,0,6,4};
    st(A, 
12);
    Dp_st_print(A, 
12);
    RMQ(A, 
02);
    RMQ(A, 
511);

    
int B[] = {1,5,2,3,7,2,0,6,8,4,6,7};
    st(B, 
12);
    Dp_st_print(B, 
12);
    RMQ(B, 
02);
    RMQ(B, 
711);

    system(
"pause");
    
return 0;
}

 

 

轉自:http://blog.csdn.net/yysdsyl/archive/2009/06/28/4305263.aspx

posted on 2009-07-26 17:49 abilitytao 閱讀(286) 評論(0)  編輯 收藏 引用


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