队列和栈是很常见的应用,大部分算法中都能见到他们的影子。

  而单纯的队列和栈经常不能满足需求,所以需要一些很神奇的队列和栈的扩展。

  其中最出名的应该是优先队列吧我觉得,然后还有两种比较小众的扩展就是单调队列和单调栈。

  先来看一个问题,给一个长度为N的数列,a1,a2。。。aN,然后给一个k<=N,求输出b1,b2。。。bN这N个数,其中 bi=max( aj | j<=i && j>i-k && j>0 )。

  比较朴素的想法是用一个Nk复杂度的循环来求,但是这样的话如果N很大的话就太慢了。

  然后还有一种想法是维护一个BST,然后for循环从左到右,依次加入到BST里面,如果某个数超出了k的范围,就从BST中删除。

  伪代码如下:

 void getans() {
BST tree; for(int i=,j=;i<=N;++i) {
tree.insert(a[i]);
while(j<=i-k) {
tree.erase(a[j]);
--j;
}
cout<<tree.max()<<endl;
}
}

  这样的话因为每个数只insert一次,最多erase一次,所以复杂度是NlogN的,已经很不错了。

  但是BST比较高级,所以速度并不快,那么能不能根据这个问题的特点来设计一种更快的数据结构来解决?

  先看这个问题,如果for循环从左到右来求b的话,就像是有个长度为k的框框一次次向右移动,每次求框内的最大值。

  

  如果类比到队列的话,就是for循环的时候每次push一个数在队尾,然后把最前面那个超出的数pop出来,然后求队列内的最大值就行了。

  但是一般的队列并不能求最大值,就需要一些扩展型的队列了。

  单调队列就是队列内所有数都是单调递增的或者递减的。下面按照从队首到队尾递减的队列来讨论。

  先看看push(x):

    如果当前队列为空的话,直接push进去就行。

    如果当前队列末尾的数比x大,那么直接放到队尾,这时仍然是单调的。

    如果末尾的数比x小的话,就扔掉队尾的数,然后再重复上面的步骤push(x)。

    比如队列中是  5 4 2 1,然后push 3 进去的话,就把1和2扔掉,变成5 4 3,如果再push 7 进去的话,就把5 4 3 扔掉,队列变成了 7 。

  然后pop的话和一般队列没有区别。

  然后这个数据结构如果应用到这个问题上的话,看看答案是否是对的。

  for循环从左到右,然后每次push当前的ai,然后判断如果队首的元素的位置超出了框框,就pop出来扔掉。然后这是bi就等于pop完之后队首的数。

 struct Queue {
int val[MaxN],pos[MaxN];
int first,last; void init() {
first=last=;
} void push(int v,int p) {
while(last-first> && val[last-]<=v) --last;
val[last]=v;
pos[last++]=p;
} void pop() {
if(last-first>) ++first;
} int firstPos() {
return pos[first];
} int firstVal() {
return val[first];
}
}; void getans() {
Queue que;
que.init(); for(int i=;i<=N;++i) {
que.push(a[i],i);
while(que.firstPos()<=i-k) que.pop();
cout<<que.firstVal().val<<endl;
}
}

  先来看看这样对不对,首先队列是单调的,所以队首的数一定是最大的,这个数在失效的时候,在他位置前面的所有数也一定都失效了,而他位置后面的所有数还没失效,仍然符合最大的前面,也就是最大的仍然还在队列中没有被扔掉。所以下一次询问的时候仍然答案是对的。

  然后看看复杂度如何,每个数只push了一次,然后最多会被扔掉一次,所以虽然push里面有while循环,但是这N个数每个最多被遍历一次然后就被扔掉了,所以for循环N次下来,均摊的复杂度是O(1)的对于每个push和pop操作,所以总复杂度是O(N)的。

  然后这就是单调栈,单调栈和单调队列区别不大,都是每次push的时候要维护单调性。

  有一道题目 POJ 2796 ,需要先进行转化然后在使用单调栈来解决。

  单调栈和单调队列在大部分情况下是一种工具,对于一些问题能够优化到N的复杂度,这样会比logN快很多。所以其实有些情况下不用这个,用其他的数据结构也是可以做的。

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