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网站建设 乐达云创,免备案空间网站,网站开发对数据库的要求,单页网站 html一、什么是倍增算法? 倍增算法是一种基于分治思想和二进制拆分的高效算法,主要用于解决区间查询问题。它的核心思想是通过预处理数据,构建一个信息表,使得我们能够在常数时间内回答任意区间的查询请求。 倍增算法的核心原理 预处…

一、什么是倍增算法?

倍增算法是一种基于分治思想二进制拆分的高效算法,主要用于解决区间查询问题。它的核心思想是通过预处理数据,构建一个信息表,使得我们能够在常数时间内回答任意区间的查询请求。

倍增算法的核心原理

  1. 预处理阶段

    • 从原始数据开始,构建以每个位置为起点、长度为2⁰(即1)的区间信息

    • 基于上一级信息,构建长度为2¹、2²、2³...的区间信息

    • 通过合并相邻区间信息,形成倍增的信息表

  2. 查询阶段

    • 将任意查询区间分解为两个预处理的区间

    • 合并这两个区间的信息得到最终结果

    • 整个过程在O(1)时间内完成

二、经典应用:区间最小值查询(RMQ)

1.问题描述

给定一个长度为m的数组,需要快速回答多个查询:在区间[a, b]中的最小值是多少?

2.倍增算法实现

数据结构定义
const int M = 1e5 + 5;
int a[M];       // 原始数据
int log[M];     // 预处理的log2值
int f[M][20];   // 倍增信息表
预处理过程
void rmq_init() {log[0] = -1;  // 特殊初始化// 计算log2(i)的整数部分for(int i = 1; i <= m; i++) {log[i] = log[i / 2] + 1;  // 递推计算log2值f[i][0] = a[i];           // 初始化:长度为1的区间}// 构建倍增表for(int j = 1; j <= log[m]; j++) {for(int i = 1; i + (1 << j) - 1 <= m; i++) {// 合并两个2^{j-1}长度的区间f[i][j] = min(f[i][j-1], f[i + (1 << (j-1))][j-1]);}}
}
查询过程
int query(int l, int r) {int len = log[r - l + 1];  // 计算区间长度的log2值// 合并两个2^len长度的区间return min(f[l][len], f[r - (1 << len) + 1][len]);
}

算法分析

  • 时间复杂度

    • 预处理:O(m log m)

    • 查询:O(1)

  • 空间复杂度:O(m log m)

  • 优势:应对大量查询时效率极高

三、实际应用:忠诚的管家

1.题目描述:

老管家是一个聪明能干的人。他为财主工作了整整10年,财主为了让自己账目 更加清楚。要求管家每天记k次账,由于管家聪明能干,因而管家总是让财主十 分满意。但是由于一些人的挑拨,财主还是对管家产生了怀疑。于是他决定用 一种特别的方法来判断管家的忠诚,他把每次的账目按1,2,3...编号,然后不定时的问管家问题,问题是这样的:在a到b号账中最少的一笔是多少?为了让 管家没时间作假他总是一次问多个问题。

输入格式:第一行有两个数m,n表示有m(m<=100000)笔账,n表示有n个问题 n<=100000。

                  第二行为m个数,分别是账目的钱数 后面n行分别是n个问题,每行有2个数字说明开始结                    束的账目编号。

输出格式:输出文件中为每个问题的答案。具体查看样例。

输入样例:10 3

                  2 1 9 4 5 6 10 8 3 7 

                  2 7

                  3 9

                  1 10

输出样例:1 3 1

2.解决方案

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;const int M = 1e5 + 5;
int m, n;
int a[M], log_val[M], f[M][20];void rmq_init() {log_val[0] = -1;for (int i = 1; i <= m; i++) {log_val[i] = log_val[i / 2] + 1;f[i][0] = a[i];}for (int j = 1; j <= log_val[m]; j++) {for (int i = 1; i + (1 << j) - 1 <= m; i++) {f[i][j] = min(f[i][j-1], f[i + (1 << (j-1))][j-1]);}}
}int query(int l, int r) {int k = log_val[r - l + 1];return min(f[l][k], f[r - (1 << k) + 1][k]);
}int main() {cin >> m >> n;for (int i = 1; i <= m; i++) cin >> a[i];rmq_init(); // 预处理for (int i = 1; i <= n; i++) {int l, r;cin >> l >> r;cout << query(l, r) << " ";}return 0;
}

四、进阶应用:滑动窗口最小值

1.问题描述

给定一个长度为n的数列和一个整数m,对每个位置i(从1到n),求区间[max(1, i-m), i-1]中的最小值。

2.倍增算法实现

#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;const int maxn = 2000005;
int a[maxn], log_val[maxn], f[maxn][20];int main() {int n, m;scanf("%d%d", &n, &m);// 输入序列for (int i = 1; i <= n; i++) scanf("%d", &a[i]);// 初始化log数组log_val[0] = -1;for (int i = 1; i <= n; i++) {log_val[i] = log_val[i / 2] + 1;f[i][0] = a[i];}printf("0\n"); // 第一个位置前无元素int current = 2; // 从第二个位置开始处理for (int j = 1; (1 << j) <= n; j++) {// 构建倍增表for (int i = 1; i + (1 << j) - 1 <= n; i++) {f[i][j] = min(f[i][j-1], f[i + (1 << (j-1))][j-1]);}// 处理所有右边界为current的查询while (current <= n && min(current - 1, m) < (1 << (j + 1))) {int l = max(1, current - m);int r = current - 1;int len = log_val[r - l + 1];printf("%d\n", min(f[l][len], f[r - (1 << len) + 1][len]));current++;}}// 处理剩余查询while (current <= n) {int l = max(1, current - m);int r = current - 1;int len = log_val[r - l + 1];printf("%d\n", min(f[l][len], f[r - (1 << len) + 1][len]));current++;}return 0;
}

3.算法特点

  1. 按需构建:不是一次性构建完整的倍增表,而是根据需要逐步构建

  2. 高效处理:每个查询在O(1)时间内完成

  3. 空间优化:只构建当前需要的部分倍增表

五、倍增算法与其他算法的比较

算法预处理时间查询时间空间复杂度适用场景
倍增算法O(n log n)O(1)O(n log n)静态数据,大量查询
线段树O(n)O(log n)O(n)动态数据,支持修改
树状数组O(n)O(log n)O(n)前缀和查询,支持更新
朴素算法O(1)O(n)O(n)少量查询

http://www.yayakq.cn/news/297486/

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