1、 概述 2、 RMQ算法 本节介绍了一种比较高效的在线算法(ST算法)解决这个问题。所谓在线算法,是指用户每输入一个查询便马上处理一个查询。该算法一般用较长的时间做预处理,待信息充足以后便可以用较少的时间回答每个查询。ST(Sparse Table)算法是一个非常有名的在线处理RMQ问题的算法,它可以在O(nlogn)时间内进行预处理,然后在O(1)时间内回答每个查询。 首先是预处理,用动态规划(DP)解决。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。例如数列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[1,2]=5,F[1,3]=8,F[2,0]=2,F[2,1]=4……从这里可以看出F[i,0]其实就等于A[i]。这样,DP的状态、初值都已经有了,剩下的就是状态转移方程。我们把F[i,j]平均分成两段(因为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(长度都为2^(j-1))。用上例说明,当i=1,j=3时就是3,2,4,5 和 6,8,1,2这两段。F[i,j]就是这两段的最大值中的最大值。于是我们得到了动态规划方程F[i, j]=max(F[i,j-1], F[i + 2^(j-1),j-1])。 然后是查询。取k=[log2(j-i+1)],则有:RMQ(A, i, j)=min{F[i,k],F[j-2^k+1,k]}。 举例说明,要求区间[2,8]的最大值,就要把它分成[2,5]和[5,8]两个区间,因为这两个区间的最大值我们可以直接由f[2,2]和f[5,2]得到。 算法伪代码: //初始化 INIT_RMQ //max[i][j]中存的是重j开始的2^i个数据中的最大值,最小值类似,num中存有数组的值 for i : 1 to n max[0][i] = num[i] for i : 1 to log(n)/log(2) for j : 1 to (n+1-2^i) max[i][j] = MAX(max[i-1][j], max[i-1][j+2^(i-1)] //查询 RMQ(i,
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