【概述】

RMQ（Range Minimum/Maximum Query），是对于长度为 n 的数列 A，回答若干次询问 RMQ(i,j)，返回数列 A 中下标在区间 [i,j] 中的最值，即：区间最值查询问题

目前常用于解决 RMQ 问题的方法为 ST 算法（Sparse Table），利用 ST 算法预处理打出的表，称为 ST 表。

【ST 算法】

对于 RMQ 问题，给出 n 个数 m 次询问，每次询问区间最值，当 m 较小时，使用暴力即可解决，但随着 m 的增大，O(logn) 的的询问处理已经不够，需要 O(1) 的询问。

而 ST 算法可以在 O(nlogn) 时间内进行预处理，然后在 O(1) 时间内回答每个查询，其实际上就是一种动态规划与打表的思想。

1.原理

1）预处理

要在 O(1) 求出区间的最值，一个很自然的想法是用动态规划处理的方法，用 dp[i][j] 来记录区间 [i,j] 的最大值，这样显然有状态转移方程：dp[i][j]=max(dp[i][j-1],a[j])，但这样预处理是 O(n*n) 的，还能进一步的优化。

max 函数满足一个性质：允许区间重叠，即 max(i,j,k)=max( max(i,j) , max(j,k) )，也就是说，可以由两个较小的有重叠的区间，直接推出一个大区间，从而减少维护的区间数量。

采用倍增的思想，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。（DP的状态）

可以看出 F[i,0] = A[i]（DP的初始值）

把 F[i,j] 平均分成两段 ( F[i,j] 一定是偶数个数字)，从 i 到 i+2^(j-1)-1 为一段，i+2^(j-1) 到 i+2^j-1 为一段，长度均为 2^(j-1)

于是得到：F[i,j] = max( F[i , j-1] , F[i+2^(j-1) , j-1] ）(状态转移方程)

例如：

A 为：3 2 4 5 6 8

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

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

2）查询

假设要查询的区间为 (i,j)，那么需要找到覆盖这个闭区间 [i,j] 的最小幂，由于区间长度为 j-i+1，因此可以取 k=log2(j-i+1)，则有：RMQ(i, j) = max{ F[i,k] , F[ j-2^k+1,k] }

例：要求区间 [1,5] 的最大值

有：k = log2(5-1+1) = 2

则：RMQ(1,5) = max( F[1,2] , F[5-2^2+1, 2]) = max(F[1,2] , F[2,2])

2.实现


int dpMax[N][20];
int dpMin[N][20];
int a[N];
void initMax(int n){//初始化最大值查询for(int i=1;i<=n;i++)dpMax[i][0]=a[i];for(int j=1;(1<<j)<=n;j++)for(int i=1;i+(1<<j)-1<=n;i++)dpMax[i][j]=max(dpMax[i][j-1],dpMax[i+(1<<(j-1))][j-1]);
}
int getMax(int L,int R){//查询最大值//int k = (int)(log10(R-L+1)/log10(2));int k=0;while((1<<(k+1))<=R-L+1)k++;return max(dpMax[L][k],dpMax[R-(1<<k)+1][k]);
}void initMin(int n){//初始化最小值查询for(int i=1;i<=n;i++)dpMin[i][0]=a[i];for(int j=1;(1<<j)<=n;j++)for(int i=1;i+(1<<j)-1<=n;i++)dpMin[i][j]=min(dpMin[i][j-1],dpMin[i+(1<<(j-1))][j-1]);
}
int getMin(int L,int R){//查询最小值//int k = (int)(log10(R-L+1)/log10(2));int k=0;while((1<<(k+1))<=R-L+1)k++;return min(dpMin[L][k],dpMin[R-(1<<k)+1][k]);
}
int main(){int n,m;scanf("%d%d",&n,&m);for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&a[i]);initMax(n);initMin(n);for(int i=1;i<=m;i++){int left,right;scanf("%d%d",&left,&right);int maxx=getMax(left,right);int minn=getMin(left,right);printf("Max=%d\n",maxx);printf("Min=%d\n",minn);}return 0;
}

【二维 RMQ】

一维 RMQ 问题是求一个数列 A 中的最值，而二维 RMQ 问题是求一个 n*m 的矩阵中，某个子矩阵内的最值

1.原理

1）初始化

设 F[i][j][ii][jj] = x 表示以 (i, j) 为左上角，以 (i+(1<<ii)-1, j+(1<<jj)-1) 为右下角的矩阵内的最大值（DP的状态）

易知：F[i][j][0][0] = G[i][j]（DP的初始值）

假设 F[i][j][ii][jj] 中的 ii 不为 0，那么 F[i][j][ii][jj] = max(F[i][j][ii-1][jj], F[i+(1<<ii)][j][ii-1][jj] ) (状态转移方程)

如果 ii 为 0，那么就按 jj 来求，即 F[i][j][ii][jj] = max(F[i][j][ii][jj-1] , F[i][j+(1<<(jj-1))][ii][jj-1]) (状态转移方程)

简单来说，就是将二维问题转变为一维问题求解

2）查询

对于一个以 (x1,y1) 为左上角，以 (x2,y2) 为右下角的矩形，将其分成四小块，这四小块可能有重合部分，但他们共同构成了目标矩形：

F[x1][y1][ii][jj]
F[x1][y2-(1<<jj)+1][ii][jj]
F[x2-(1<<ii)+1][y1][ii][jj]
F[x2-(1<<ii)+1][y2-(1<<jj)+1][ii][jj]

那么，可先求解第一、二小块的最值，第三、四小块的最值，最后再求整体最值

即：

temp1 = max(F[x1][y1][ii][jj] , F[x1][y2-(1<<jj)+1][ii][jj])
temp2 = max(F[x2-(1<<ii)+1][y1][ii][jj] ,F[x2-(1<<ii)+1][y2-(1<<jj)+1][ii][jj] )

最终结果为：res = max(temp1,temp2)

2.实现

int G[N][N];
int dpMin[N][N][10][10];
int dpMax[N][N][10][10];
void initRMQ(int n,int m){//对n*m的矩阵初始化RMQ且矩阵下标从1开始for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=1;j<=m;j++)dpMin[i][j][0][0]=dpMax[i][j][0][0]=G[i][j];for(int ii=0;(1<<ii)<=n;ii++){for(int jj=0;(1<<jj)<=m;jj++){if(ii+jj){for(int i=1;i+(1<<ii)-1<=n;i++){for(int j=1;j+(1<<jj)-1<=m;j++){if(ii){dpMin[i][j][ii][jj] = min(dpMin[i][j][ii-1][jj] , dpMin[i+(1<<(ii-1))][j][ii-1][jj]);dpMax[i][j][ii][jj] = max(dpMax[i][j][ii-1][jj] , dpMax[i+(1<<(ii-1))][j][ii-1][jj]);}else{dpMin[i][j][ii][jj] = min(dpMin[i][j][ii][jj-1] , dpMin[i][j+(1<<(jj-1))][ii][jj-1]);dpMax[i][j][ii][jj] = max(dpMax[i][j][ii][jj-1] , dpMax[i][j+(1<<(jj-1))][ii][jj-1]);}}}}}}
}
int getMax(int x1,int y1,int x2,int y2){//RMQ查询最大值int k1=0,k2=0;while((1<<(k1+1))<=x2-x1+1)k1++;while((1<<(k2+1))<=y2-y1+1)k2++;x2=x2-(1<<k1)+1;y2=y2-(1<<k2)+1;int temp1=max(dpMax[x1][y1][k1][k2],dpMax[x1][y2][k1][k2]);int temp2=max(dpMax[x2][y1][k1][k2],dpMax[x2][y2][k1][k2]);return max(temp1,temp2);
}
int getMin(int x1,int y1,int x2,int y2){//RMQ查询最小值int k1=0,k2=0;while((1<<(k1+1))<=x2-x1+1)k1++;while((1<<(k2+1))<=y2-y1+1)k2++;x2=x2-(1<<k1)+1;y2=y2-(1<<k2)+1;int temp1=min(dpMin[x1][y1][k1][k2],dpMin[x1][y2][k1][k2]);int temp2=min(dpMin[x2][y1][k1][k2],dpMin[x2][y2][k1][k2]);return min(temp1,temp2);
}
int main(){int n,m;scanf("%d%d",&n,&m);for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=1;j<=m;j++)scanf("%d",&G[i][j]);initRMQ(n,m);int q;scanf("%d",&q);while(q--){int r1,c1,r2,c2;scanf("%d%d%d%d",&r1,&c1,&r2,&c2);int maxx=getMax(r1,c1,r2,c2);int minn=getMin(r1,c1,r2,c2);printf("max=%d\n",maxx);printf("min=%d\n",minn);}return 0;
}

【例题】

Find the hotel（HDU-3193）(一维 RMQ)：点击这里
Check Corners（HDU-2888）(二维 RMQ)：点击这里
平衡的阵容（洛谷-P2880）(RMQ 求极差)：点击这里
同题：Balanced Lineup（POJ-3264）：点击这里
A Magic Lamp（HDU-3183）(RMQ+模拟 )：点击这里

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线性结构 —— ST 表与 RMQ

【概述】

【ST 算法】

1.原理

1）预处理

2）查询

2.实现

【二维 RMQ】

1.原理

1）初始化

2）查询

2.实现

【例题】

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