##[$AcWing$ $1273$. 天才的记忆](https://www.acwing.com/problem/content/description/1275/) ### 一、题目描述 从前有个人名叫 $WNB$,他有着天才般的记忆力,他珍藏了许多许多的宝藏。 在他离世之后留给后人一个难题(专门考验记忆力的啊!),如果谁能轻松回答出这个问题,便可以继承他的宝藏。 题目是这样的:给你一大串数字(编号为 $1$ 到 $N$,大小可不一定哦!),在你看过一遍之后,它便消失在你面前,随后问题就出现了,给你 $M$ 个询问,每次询问就给你两个数字 $A,B$,要求你瞬间就说出属于 $A$ 到 $B$ 这段区间内的最大数。 一天,一位美丽的姐姐从天上飞过,看到这个问题,感到很有意思(主要是据说那个宝藏里面藏着一种美容水,喝了可以让这美丽的姐姐更加迷人),于是她就竭尽全力想解决这个问题。 但是,她每次都以失败告终,因为这数字的个数是在太多了! 于是她请天才的你帮他解决。如果你帮她解决了这个问题,可是会得到很多甜头的哦! **输入格式** 第一行一个整数 $N$ 表示数字的个数。 接下来一行为 $N$ 个数,表示数字序列。 第三行读入一个 $M$,表示你看完那串数后需要被提问的次数。 接下来 $M$ 行,每行都有两个整数 $A,B$。 **输出格式** 输出共 $M$ 行,每行输出一个数,表示对一个问题的回答。 **数据范围** $1≤N≤2×10^5,1≤M≤10^4,1≤A≤B≤N$。 **输入样例:** ```cpp {.line-numbers} 6 34 1 8 123 3 2 4 1 2 1 5 3 4 2 3 ``` **输出样例:** ```cpp {.line-numbers} 34 123 123 8 ``` ### 二、$RMQ$问题 询问某个区间内的最大或最小值,一般采用$ST$算法,也称$ST$表、跳表。 > 缺陷:离线算法,不能修改,否则需要用到线段树 #### 暴力解法 容易想到的是遍历,查询一次的复杂度是$O(n)$。但当数据量非常大且查询很频繁时,该算法无法在有效的时间内查询出正解,多次时的复杂度是$O(N*M)$ #### $ST$算法 **1、预处理** **状态表示** 设$a[i]$是要求区间最值的数列,$f[i][j]$表示 **从第$i$个数起连续$2^j$个数中的最大值** **举栗子**: $a$数列为:$$\large 3  2  4  5  6  8  1  2  9  7 $$ $f[1,0]$表示第$1$个数起,长度为$2^0=1$的最大值,其实就是$3$这个数。 $f[1,1] = max(3,2) = 3$ $f[1,2]=max(3,2,4,5) = 5$ $f[1,3] = max(3,2,4,5,6,8,1,2) = 8$; **初始值** 可以容易的看出$f[i,0]$就等于$a[i]$。($dp$的**初始值**) **状态转移**
**$Q$:为什么$j$是外循环而$i$是内循环?** 能不能 **调换**一下嘞? 答案是 **不可以**,这个类似于 区间$DP$,需要先枚举长度。 你可以这样来理解:动态规划体现在二维数组形式上,就是一个二维填表的过程,可能采用的顺序是: - 从左到右,从上到下去填写 - 从上到下,从左到右去填写 - 从右下角向左上角去填写 - .... 具体该怎么填写,其实是和实际场景相关的,必须 **保证无后效性**,就是这块填写完了就是填写完了,不能一会用到时说还没有填写,那就彼此依赖不上了。本题如果按列填写,就是$j$依赖于$j-1$,也就是按列,可以完成任务。如果是按行,你会发现$i$是东一下,西一下,跳来跳去,整不好就在下一个要用到前序数字时,它还没有完成填充,这样彼此就无法实现依赖了!因此需要先枚举$j$,再枚举$i$。 **查询** 如何确定$k$呢? 对于每个查询 $[l,r]$,需要先找出最大的一个满足 $\large 2^k using namespace std; const int N = 200010, M = 18; int n, m; int w[N]; int f[N][M]; // 预处理 void rmq() { for (int j = 0; j < M; j++) // 注意是j在外层,类似于区间DP,长度在外层 for (int i = 1; i + (1 << j) - 1 <= n; i++) // i(行)在内层 if (j == 0) // base case 边界值 f[i][j] = w[i]; else f[i][j] = max(f[i][j - 1], f[i + (1 << j - 1)][j - 1]); } // 查询区间最大值 int query(int l, int r) { int len = r - l + 1; int k = log2(len); return max(f[l][k], f[r - (1 << k) + 1][k]); } int main() { // 加快读入 ios::sync_with_stdio(false), cin.tie(0); cin >> n; for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> w[i]; rmq(); // ST表初始化 cin >> m; while (m--) { int l, r; cin >> l >> r; printf("%d\n", query(l, r)); } return 0; } ``` ### 四、练习题 #### 最大、最小一起来 ![](https://dsideal.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/HuangHai/BlogImages/202310301355225.png) **思路** 这一题是需要用到最大值和最小值两个$RMQ$,求出来后再相减就是答案。 ```cpp {.line-numbers} #include using namespace std; const int N = 200010, M = 20; int w[N]; // 原始数组 int f[N][M], g[N][M]; // 最大值结果数组,最小值结果数组 int n, q; /* 输入样例: 6 3 1 7 3 4 2 5 1 5 4 6 2 2 答案: 6 3 0 */ // 预处理最大值 void rmqMax() { for (int j = 0; j < M; j++) // 注意是j在外层,类似于区间DP,长度在外层 for (int i = 1; i + (1 << j) - 1 <= n; i++) // i(行)在内层 if (j == 0) // base case 边界值 f[i][j] = w[i]; else f[i][j] = max(f[i][j - 1], f[i + (1 << j - 1)][j - 1]); } // 查询区间最大值 int queryMax(int l, int r) { int len = r - l + 1; int k = log2(len); return max(f[l][k], f[r - (1 << k) + 1][k]); } // 预处理最小值 void rmqMin() { for (int j = 0; j < M; j++) // 注意是j在外层,类似于区间DP,长度在外层 for (int i = 1; i + (1 << j) - 1 <= n; i++) // i(行)在内层 if (j == 0) // base case 边界值 g[i][j] = w[i]; else g[i][j] = min(g[i][j - 1], g[i + (1 << j - 1)][j - 1]); } // 查询区间最小值 int queryMin(int l, int r) { int len = r - l + 1; int k = log2(len); return min(g[l][k], g[r - (1 << k) + 1][k]); } int main() { // 加快读入 ios::sync_with_stdio(false), cin.tie(0); cin >> n >> q; for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> w[i]; rmqMax(); // ST表初始化 rmqMin(); // ST表初始化 while (q--) { int l, r; cin >> l >> r; printf("%d\n", queryMax(l, r) - queryMin(l, r)); } return 0; } ``` #### 最大公约数 ![](https://dsideal.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/HuangHai/BlogImages/202310301408525.png) 这一题跟上一题差不多,只需将$max()$改成$\_\_gcd()$就行了。 ```cpp {.line-numbers} #include using namespace std; const int N = 200010, M = 18; /* 输入样例: 5 3 4 12 3 6 7 1 3 2 3 5 5 答案: 1 3 7 */ int n, q; int w[N]; int f[N][M]; // 预处理 void rmq() { for (int j = 0; j < M; j++) // 注意是j在外层,类似于区间DP,长度在外层 for (int i = 1; i + (1 << j) - 1 <= n; i++) // i(行)在内层 if (j == 0) // base case 边界值 f[i][j] = w[i]; else f[i][j] = __gcd(f[i][j - 1], f[i + (1 << j - 1)][j - 1]); } // 查询区间最大值 int query(int l, int r) { int len = r - l + 1; int k = log2(len); return __gcd(f[l][k], f[r - (1 << k) + 1][k]); } int main() { // 加快读入 ios::sync_with_stdio(false), cin.tie(0); cin >> n >> q; for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> w[i]; rmq(); while (q--) { int l, r; cin >> l >> r; printf("%d\n", query(l, r)); } return 0; } ```