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ST 表

定义

ST 表示意图

ST 表是用于解决 可重复贡献问题 的数据结构。

什么是可重复贡献问题?

可重复贡献问题 是指对于运算 \(\operatorname{opt}\),满足 \(x\operatorname{opt} x=x\),则对应的区间询问就是一个可重复贡献问题。例如,最大值有 \(\max(x,x)=x\),gcd 有 \(\operatorname{gcd}(x,x)=x\),所以 RMQ 和区间 GCD 就是一个可重复贡献问题。像区间和就不具有这个性质,如果求区间和的时候采用的预处理区间重叠了,则会导致重叠部分被计算两次,这是我们所不愿意看到的。另外,\(\operatorname{opt}\) 还必须满足结合律才能使用 ST 表求解。

什么是 RMQ?

RMQ 是英文 Range Maximum/Minimum Query 的缩写,表示区间最大(最小)值。解决 RMQ 问题有很多种方法,可以参考 RMQ 专题

引入

ST 表模板题

题目大意:给定 \(n\) 个数,有 \(m\) 个询问,对于每个询问,你需要回答区间 \([l,r]\) 中的最大值。

考虑暴力做法。每次都对区间 \([l,r]\) 扫描一遍,求出最大值。

显然,这个算法会超时。

ST 表

ST 表基于 倍增 思想,可以做到 \(\Theta(n\log n)\) 预处理,\(\Theta(1)\) 回答每个询问。但是不支持修改操作。

基于倍增思想,我们考虑如何求出区间最大值。可以发现,如果按照一般的倍增流程,每次跳 \(2^i\) 步的话,询问时的复杂度仍旧是 \(\Theta(\log n)\),并没有比线段树更优,反而预处理一步还比线段树慢。

我们发现 \(\max(x,x)=x\),也就是说,区间最大值是一个具有「可重复贡献」性质的问题。即使用来求解的预处理区间有重叠部分,只要这些区间的并是所求的区间,最终计算出的答案就是正确的。

如果手动模拟一下,可以发现我们能使用至多两个预处理过的区间来覆盖询问区间,也就是说询问时的时间复杂度可以被降至 \(\Theta(1)\),在处理有大量询问的题目时十分有效。

具体实现如下:

\(f(i,j)\) 表示区间 \([i,i+2^j-1]\) 的最大值。

显然 \(f(i,0)=a_i\)

根据定义式,第二维就相当于倍增的时候「跳了 \(2^j-1\) 步」,依据倍增的思路,写出状态转移方程:\(f(i,j)=\max(f(i,j-1),f(i+2^{j-1},j-1))\)

以上就是预处理部分。而对于查询,可以简单实现如下:

对于每个询问 \([l,r]\),我们把它分成两部分:\(f[l,l+2^s-1]\)\(f[r-2^s+1,r]\),其中 \(s=\left\lfloor\log_2(r-l+1)\right\rfloor\)。两部分的结果的最大值就是回答。

ST 表的查询过程

根据上面对于「可重复贡献问题」的论证,由于最大值是「可重复贡献问题」,重叠并不会对区间最大值产生影响。又因为这两个区间完全覆盖了 \([l,r]\),可以保证答案的正确性。

模板代码

ST 表模板题

C 风格模板

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#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int logn = 21;
const int maxn = 2000001;
int f[maxn][logn + 1], Logn[maxn + 1];

inline int read() {  // 快读
  char c = getchar();
  int x = 0, f = 1;
  while (c < '0' || c > '9') {
    if (c == '-') f = -1;
    c = getchar();
  }
  while (c >= '0' && c <= '9') {
    x = x * 10 + c - '0';
    c = getchar();
  }
  return x * f;
}

void pre() {  // 准备工作,初始化
  Logn[1] = 0;
  Logn[2] = 1;
  for (int i = 3; i < maxn; i++) {
    Logn[i] = Logn[i / 2] + 1;
  }
}

int main() {
  int n = read(), m = read();
  for (int i = 1; i <= n; i++) f[i][0] = read();
  pre();
  for (int j = 1; j <= logn; j++)
    for (int i = 1; i + (1 << j) - 1 <= n; i++)
      f[i][j] = max(f[i][j - 1], f[i + (1 << (j - 1))][j - 1]);  // ST表具体实现
  for (int i = 1; i <= m; i++) {
    int x = read(), y = read();
    int s = Logn[y - x + 1];
    printf("%d\n", max(f[x][s], f[y - (1 << s) + 1][s]));
  }
  return 0;
}

C++ 风格模板

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#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

template <typename T>
class SparseTable {
  using VT = vector<T>;
  using VVT = vector<VT>;
  using func_type = function<T(const T &, const T &)>;

  VVT ST;

  static T default_func(const T &t1, const T &t2) { return max(t1, t2); }

  func_type op;

 public:
  SparseTable(const vector<T> &v, func_type _func = default_func) {
    op = _func;
    int len = v.size(), l1 = ceil(log2(len)) + 1;
    ST.assign(len, VT(l1, 0));
    for (int i = 0; i < len; ++i) {
      ST[i][0] = v[i];
    }
    for (int j = 1; j < l1; ++j) {
      int pj = (1 << (j - 1));
      for (int i = 0; i + pj < len; ++i) {
        ST[i][j] = op(ST[i][j - 1], ST[i + (1 << (j - 1))][j - 1]);
      }
    }
  }

  T query(int l, int r) {
    int lt = r - l + 1;
    int q = ceil(log2(lt)) - 1;
    return op(ST[l][q], ST[r - (1 << q) + 1][q]);
  }
};

注意点

  1. 输入输出数据一般很多,建议开启输入输出优化。

  2. 每次用 std::log 重新计算 log 函数值并不值得,建议进行如下的预处理:

\[ \left\{\begin{aligned} Logn[1] &=0, \\ Logn\left[i\right] &=Logn[\frac{i}{2}] + 1. \end{aligned}\right. \]

ST 表维护其他信息

除 RMQ 以外,还有其它的「可重复贡献问题」。例如「区间按位和」、「区间按位或」、「区间 GCD」,ST 表都能高效地解决。

需要注意的是,对于「区间 GCD」,ST 表的查询复杂度并没有比线段树更优(令值域为 \(w\),ST 表的查询复杂度为 \(\Theta(\log w)\),而线段树为 \(\Theta(\log n+\log w)\),且值域一般是大于 \(n\) 的),但是 ST 表的预处理复杂度也没有比线段树更劣,而编程复杂度方面 ST 表比线段树简单很多。

如果分析一下,「可重复贡献问题」一般都带有某种类似 RMQ 的成分。例如「区间按位与」就是每一位取最小值,而「区间 GCD」则是每一个质因数的指数取最小值。

总结

ST 表能较好的维护「可重复贡献」的区间信息(同时也应满足结合律),时间复杂度较低,代码量相对其他算法很小。但是,ST 表能维护的信息非常有限,不能较好地扩展,并且不支持修改操作。

练习

RMQ 模板题

「SCOI2007」降雨量

[USACO07JAN] 平衡的阵容 Balanced Lineup

附录:ST 表求区间 GCD 的时间复杂度分析

在算法运行的时候,可能要经过 \(\Theta(\log n)\) 次迭代。每一次迭代都可能会使用 GCD 函数进行递归,令值域为 \(w\),GCD 函数的时间复杂度最高是 \(\Omega(\log w)\) 的,所以总时间复杂度看似有 \(O(n\log n\log w)\)

但是,在 GCD 的过程中,每一次递归(除最后一次递归之外)都会使数列中的某个数至少减半,而数列中的数最多减半的次数为 \(\log_2 (w^n)=\Theta(n\log w)\),所以,GCD 的递归部分最多只会运行 \(O(n\log w)\) 次。再加上循环部分(以及最后一层递归)的 \(\Theta(n\log n)\),最终时间复杂度则是 \(O(n(\log w+\log x))\),由于可以构造数据使得时间复杂度为 \(\Omega(n(\log w+\log x))\),所以最终的时间复杂度即为 \(\Theta(n(\log w+\log x))\)

而查询部分的时间复杂度很好分析,考虑最劣情况,即每次询问都询问最劣的一对数,时间复杂度为 \(\Theta(\log w)\)。因此,ST 表维护「区间 GCD」的时间复杂度为预处理 \(\Theta(n(\log n+\log w))\),单次查询 \(\Theta(\log w)\)

线段树的相应操作是预处理 \(\Theta(n\log x)\),查询 \(\Theta(n(\log n+\log x))\)

这并不是一个严谨的数学论证,更为严谨的附在下方:

更严谨的证明

理解本段,可能需要具备 时间复杂度 的关于「势能分析法」的知识。

先分析预处理部分的时间复杂度:

设「待考虑数列」为在预处理 ST 表的时候当前层循环的数列。例如,第零层的数列就是原数列,第一层的数列就是第零层的数列经过一次迭代之后的数列,即 st[1..n][1],我们将其记为 \(A\)

而势能函数就定义为「待考虑数列」中所有数的累乘的以二为底的对数。即:\(\Phi(A)=\log_2\left(\prod\limits_{i=1}^n A_i\right)\)

在一次迭代中,所花费的时间相当于迭代循环所花费的时间与 GCD 所花费的时间之和。其中,GCD 花费的时间有长有短。最短可能只有两次甚至一次递归,而最长可能有 \(O(\log w)\) 次递归。但是,GCD 过程中,除最开头一层与最末一层以外,每次递归都会使「待考虑数列」中的某个结果至少减半。即,\(\Phi(A)\) 会减少至少 \(1\),该层递归所用的时间可以被势能函数均摊。

同时,我们可以看到,\(\Phi(A)\) 的初值最大为 \(\log_2 (w^n)=\Theta(n\log w)\),而 \(\Phi(A)\) 不增。所以,ST 表预处理部分的时间复杂度为 \(O(n(\log w+\log n))\)