在RMQ的其他实现方法中,有一种叫做ST的算法比较常见. [构建] dp[i][j]表示的是从i起连续的2j个数xi,xi+1,xi+2,...xi+2j-1( 区间为[i,i+2j-1] )的最值. 状态转移方程dp[i][j]=max/min(dp[i][j-1], dp[i+2j-1][j-1]) [查询] 对于一个查询区间[x,y],只要找到一个或者多个2的整数倍长度的刚好区间覆盖[x,y] ,取这些区间最值的最值就是答案了. 如何把[x,y]覆盖完整? 一种办法是把区间的长度按照二进制

RMQ ( 范围最小值查询 ) 问题是一种动态查询问题,它不需要修改元素,但要及时回答出数组 A 在区间 [l, r] 中最小的元素值. RMQ(Range Minimum/Maximum Query):对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在i,j之间的最小/大值. 对于 RMQ ,我们通常关心两方面的算法效率:预处理时间和查询时间.解决一般 RMQ 问题的三种方法胜者树 (Winner Tree) O(n)-O(logn)稀疏表 (Spars

2017-08-26 21:44:45 writer:pprp RMQ问题就是区间最大最小值查询问题: 这个SparseTable算法构造一个表,F[i][j] 表示 区间[i, i + 2 ^ j -1]的最大或者最小值 ST分为两个部分 1.nlogn的预处理 预处理主要用到了动态规划,二分区间每个区间长度为 2 ^ (j -1)找到一个递推关系: F[i][j] = min(F[i][j - 1],F[i + (1 << (j - 1))][j - 1]); 2.查询部分更为巧O(1)得

RMQ (Range Minimum/Maximum Query)问题,即区间最值查询问题,是求解序列中的某一段的最值的问题.如果只需要询问一次,那遍历枚举(复杂度O(n))就是最方便且高效的方法,但如果询问次数很多(m次),O(nm)的复杂度可能就不够看了.比较容易想到的优化方法是运用预处理的思想,可以在O(n^2)的时间内预处理出所有区间的最大值,随后每一次查询都只需要O(1)的时间.这种方法在n较小但m非常大的情况下很实用,但如果n也很大的话,无论是空间还是时间都接受不了这个复杂度. 这种

[概述]      RMQ(Range Minimum/Maximum Query),即区间最值查询,是指这样一个问题:对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在i,j之间的最小/大值. 一般解决这类区间问题可以用线段树来做,比较通用.但是线段树的代码量有点多.这里介绍另一种算法,ST(Sparse Table)算法. 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(

稀疏表示_百度百科 https://baike.baidu.com/item/%E7%A8%80%E7%96%8F%E8%A1%A8%E7%A4%BA/16530498 信号稀疏表示是过去近20年来信号处理界一个非常引人关注的研究领域,众多研究论文和专题研讨会表明了该领域的蓬勃发展.信号稀疏表示的目的就是在给定的超完备字典中用尽可能少的原子来表示信号,可以获得信号更为简洁的表示方式,从而使我们更容易地获取信号中所蕴含的信息,更方便进一步对信号进行加工处理,如压缩.编码等 [1]  .   中文名

写在前面: 记录了个人的学习过程,同时方便复习 Sparse Table 有些情况,需要反复读取某个指定范围内的值而不需要修改 逐个判断区间内的每个值显然太浪费时间 我们希望用空间换取时间 ST表就是为此存在的 在一维二维甚至三维中,利用动态规划的思想,将区域反复切割直到不能再分 每一次切割产生的范围都可以存储想要的值: 在生成时找好获得值的方法 查询时找好获取值得关系 在储存时,由于分割总是分成两半(横着来一下,竖着来一下就是四段) 利用这个性质,就能高效的用2k或者2kn,2km表示每个分割

mysql 命令重命名表RENAME TABLE 句法 RENAME TABLE tbl_name TO new_tbl_name[, tbl_name2 TO new_tbl_name2,...]更名是以原子方式(atomically)执行,这就意味着,当更名正在运行时,其它的任何线程均不能该表.这使得以一个空表替换一个表成为可能. CREATE TABLE new_table (...);RENAME TABLE old_table TO backup_table, new_table TO

原题链接:http://codeforces.com/problemset/problem/359/D 思路:首先对符合题目的长度(r-l)从0到n-1进行二分查找,对每一个长度进行check,看是否满足条件. 满足条件的话需要区间[l,r]内的最小值和最大公约数相等,如果暴力搜索,会超时,故采用st(sparse table)算法,建立table只需要O(nlgn)时间,查询是O(1),远远小于暴力搜索 st算法具体可参考http://baike.baidu.com/view/1536346.

  当一个数据包到达网卡的时候,首先要经过内核Openvswitch.ko,流表Flow Table在内核中有一份,通过key查找内核中的flow table,即可以得到action,然后执行action之后,直接发送这个包,只有在内核无法查找到流表项的时候,才会到用户态查找用户态的流表.仅仅查找内核中flow table的情况被称为fast path.     第一步:从数据包中提取出key   实现函数为int ovs_flow_key_extract(const struct ip_tun

弱表(weak table)是一个很有意思的东西,像C++/Java等语言是没有的.弱表的定义是:A weak table is a table whose elements are weak references,元素为弱引用的表就叫弱表.有弱引用那么也就有强引用,有引用那么也就有非引用.我们先要厘这些基本概念:变量.值.类型.对象. (1)变量与值:Lua是一个dynamically typed language,也就是说在Lua中,变量没有类型,它可以是任何东西,而值有类型,所以Lua中没

SY-TABIX – 内表当前行的索引号.SY-TABIX 的值可以被以下命令修改,但是只适用于索引表(index table).对于哈希表(Hashed table),这个系统变量的值为空或0. APPEND 将 SY-TABIX 的值置为表最后一行的索引号,也就是说它将等于内表的行数.           等于增加一行数据之后内表的数据的行数 COLLECT 将 SY-TABIX 的值置为现有或刚刚插入的行的索引号.如果内表为哈希(hashed table)表的话,SY-TABIX 被置为0

17.8 稀疏调拨的内存映射文件 17.8.1 稀疏文件简介 (1)稀疏文件(Sparse File):指的是文件中出现大量的0数据,这些数据对我们用处不大,但是却一样的占用空间.NTFS文件系统对此进行了优化,那些无用的0字节被用一定的算法压缩起来.例如声明一个很大的稀疏文件(如100GB),这个文件实际上并不需要占用那么大的空,内部都是一些无用的0数据,那么NTFS就会利用算法释放这些无用的0字节空间,这是对磁盘占用空间的一种优化.但要注意FAT32并不支持稀疏文件的压缩. (2)与稀疏文件

弱表(weak table)是一个很有意思的东西,像C++/Java等语言是没有的.弱表的定义是:A weak table is a table whose elements are weak references,元素为弱引用的表就叫弱表.有弱引用那么也就有强引用,有引用那么也就有非引用.我们先要厘这些基本概念:变量.值.类型.对象. (1)变量与值:Lua是一个dynamically typed language,也就是说在Lua中,变量没有类型,它可以是任何东西,而值有类型,所以Lua中没

SELECT * FROM XMLTABLE('$B/DEAL_BASIC/USER_DEAL_INFO' PASSING XMLTYPE('<?xml version="1.0" encoding="gb2312" ?> <DEAL_BASIC> <USER_DEAL_INFO> <USER_DEAL_ID>1000100001</USER_DEAL_ID> <DEAL_INURE_TIME>

虽然我们已经将不同用途的物品保存在不同的仓库中了,但是在同一个仓库中数据的保存仍然存在问题.比如食品分为熟食.生肉.大米等,如果把他们随意的堆放在一起,就会造成我们无法很容易的对这些食品进行管理,当要对大米进行提货的话就必须在一堆的食品中翻来翻去.解决这个问题的方法就是将仓库划分为不同的区域,熟食保存在熟食区,生肉保存在生肉区,而大米则保存在大米区. DBMS 中也存在类似的问题,虽然我们将核心业务数据保存在BIZ 数据库中了,但是核心业务数据也有很多不同类型的数据,比如客户资料.商品资料.销售

Lua表(table)的用法_个人总结 1.表的创建及表的介绍 --table 是lua的一种数据结构用来帮助我们创建不同的数据类型.如:数组和字典--lua table 使用关联型数组,你可以用任意类型的值来做数组的索引,但这个值不能是nil--lua table 是不固定大小的,你可以根据自己需要进行扩容 array = {} --这是一个空表,初始化表 --如果想从表中删除元素,只需要把想要删除的元素的值赋值为nil,即可 --eg:array["name"] = nil --如

Hash Table基础 哈希表(Hash Table)是常用的数据结构,其运用哈希函数(hash function)实现映射,内部使用开放定址.拉链法等方式解决哈希冲突,使得读写时间复杂度平均为O(1). HashMap(std::unordered_map).HashSet(std::unordered_set)的原理与Hash Table一样,它们的用途广泛.用法灵活,接下来侧重于介绍它们的应用. 相关LeetCode题: 706. Design HashMap  题解  705. Des

用复制方式创建表 Create Table tbname as select * from user.tab where ...

数据库的初学者往往会对关系型数据库模式(schema).数据库(database).表(table).用户(user)之间感到迷惘,总感觉他们的关系千丝万缕,但又不知道他们的联系和区别在哪里,对一些问题往往说不出个所以然来.下面,我们就以SQL Server为核心,对其模式(schema).数据库(database).表(table).用户(user)之间的关系展开讨论. 首先,我们先弄清楚什么是模式. 先明确一点,SQL Server中模式(schema)这个概念是在2005的版本里才提出来的