【RMQ】poj 3264 Balanced Lineup
다음은 가장 높은 값을 얻는 것이다. f를 계산하는 것이 무슨 소용이 있는지 생각지도 못할 것이다. 일반적으로 max를 계산하려면 O(logn), 심지어 O(n)까지 계산해야 한다.하지만 좋은 방법이 하나 있다. O(1)까지 해냈다.아니면 헤어져?예를 들어 상례에서 우리가 구간[2,8]의 최대치를 요구하면 이를 [2,5]와 [5,8] 두 구간으로 나누어야 한다. 왜냐하면 이 두 구간의 최대치는 f[2,2]와 f[5,2]로 직접 얻을 수 있기 때문이다.일반적인 상황으로 확장하면 구간 [l,r]을 두 개의 길이가 2^n인 구간으로 나누는 것이다(f가 대응할 것을 보장한다).표현식을 직접 지정하려면 다음과 같이 하십시오.
k:=trunc(ln(r-l+1)/ln(2));
ans:=max(F[l,k],F[r-2^k+1,k]);
이렇게 해서 l부터 길이가 2^k인 구간과 r-2^k+1부터 길이가 2^k인 구간의 최대치를 계산했다(표현식이 비교적 번거롭고 세부적인 문제는 1을 더하고 1을 줄이는 것과 같이 자세히 고려해야 한다). 양자 중 비교적 큰 것이 전체 구간 [l, r]의 최대치이다.
#include <vector>
#include <list>
#include <map>
#include <set>
#include <deque>
#include <queue>
#include <stack>
#include <bitset>
#include <algorithm>
#include <functional>
#include <numeric>
#include <utility>
#include <sstream>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <string.h>
using namespace std;
int height[50005];
int n, q;
int mx[50005][16], mn[50005][16];
// Initialize arrays
void rmq_init(){
for(int i=0; i<n; i++){
mx[i][0] = i;
mn[i][0] = i;
}
for(int i=1; (1<<i)<=n; i++){
for(int j=0; (j+(1<<i)-1)<n; j++){
// Update minimal records
if(height[mn[j][i-1]] < height[mn[j+(1<<(i-1))][i-1]])
mn[j][i] = mn[j][i-1];
else
mn[j][i] = mn[j+(1<<(i-1))][i-1];
// Update maximal records
if(height[mx[j][i-1]] > height[mx[j+(1<<(i-1))][i-1]])
mx[j][i] = mx[j][i-1];
else
mx[j][i] = mx[j+(1<<(i-1))][i-1];
}
}
return;
}
// Response q query
int query(int left, int right){
int k = 0;
int length = right-left+1;
while((1<<(k+1)) < length)
k++;
int mini = min(height[mn[left][k]], height[mn[right-(1<<k)+1][k]]);
int maxi = max(height[mx[left][k]], height[mx[right-(1<<k)+1][k]]);
//cout<<"maxi: "<<maxi<<" mini: "<<mini<<endl;
return maxi-mini;
}
int main(){
scanf("%d%d", &n,&q);
for(int i=0; i<n; i++)
scanf("%d", height+i);
rmq_init();
for(int i=0; i<q; i++){
int l, r;
scanf("%d%d", &l, &r);
printf("%d
", query(l-1, r-1));
}
//system("pause");
return 0;
}
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현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
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