Алгоритм Фарака-Колтона и Бендера
Алгоритм Фарака-Колтона, Бендера (англ. Farach-Colton, Bender) — применяется для решения за решения задачи .
времени специального случая задачи (поиск минимума на отрезке), в котором соседние элементы входной последовательности различаются на . Может быть использован также для
Задача: |
Дан массив | целых чисел, соседние элементы которого отличаются на . Поступают онлайн запросы вида , для каждого из которых требуется найти минимум среди элементов .
Содержание
Алгоритм
Данный алгоритм основывается на методе решения задачи разреженной таблицы за .
с помощьюЧтобы избавиться от логарифма используется предподсчёт ответа для небольших подстрок входной последовательности. Разделим последовательность
на блоки длины . Для каждого блока вычислим минимум на нём и определим как позицию минимального элемента в -ом блоке.
На новой последовательности разреженную таблицу. При этом размер разреженной таблицы и время её построения будут равны:
построим
Теперь для ответа на запрос
, если и находятся в разных блоках, нам необходимо вычислить следующее:- минимум на отрезке от до конца блока, содержащего ;
- минимум по всем блокам, находящимся между блоками, содержащими и ;
- минимум от начала блока, содержащего , до .
Ответом на запрос будет позиция меньшего из этих трёх элементов.
Второй элемент мы уже умеем находить за
с помощью и разреженной таблицы. Осталось научиться находить минимум по отрезку, границы которого не совпадают с границами блоков.Минимум внутри блока
Утверждение: |
Если две последовательности и таковы, что все их элементы на соответствующих позициях различаются на одну и ту же константу (т.е. ), то любой запрос даст один и тот же ответ для обеих последовательностей. |
Таким образом, мы можем нормализовать блок, вычтя из всех его элементов первый. Тем самым мы значительно уменьшим число возможных типов блоков.
Утверждение: |
Существует различных типов нормализованных блоков. |
Соседние элементы в блоках отличаются на | . Первый элемент в нормализованном блоке всегда равен нулю. Таким образом, каждый нормализованный блок может быть представлен -вектором длины . Таких векторов .
Осталось создать
таблиц — по одной для каждого типа блока. В такую таблицу необходимо занести предподсчитанные ответы на все возможные запросы минимума внутри блока соответствующего типа, которых . Для каждого блока в необходимо заранее вычислить его тип. Для этого нужно подобрать некоторую функцию из множества блоков в множество натуральных чисел, не вызывающую коллизий. Например, вектор из нулей и единиц, соответствующий типу блока, можно записать в целочисленный тип. Таким образом мы получили возможность отвечать на запрос минимума по любой части блока за , затратив на предподсчёт времени.Псевдокод
function precalc(A: int[N]): block_size = log(N) / 2 // размеры блоков K =N / block_size // количество блоков // предподсчитаем позиции минимумов в каждом блоке cur_block = 0 j = 0 for i = 0 to K - 1 B[i] = -1 for i = 0 to N - 1 if i mod block_size == 0 cur_block++ if B[cur_block] = -1 or A[B[cur_block]] > A[i] B[cur_block] = i // построим Sparse table на массиве B for i = 0 to K - 1 ST[i][0] = B[i] for j = 1 to log(N) for i = 0 to K - 1 ind = (1 << (j - 1)) + i if ind K ST[i][j] = ST[i][j - 1] else if A[ST[i][j - 1]] > A[ST[ind][j - 1]] ST[i][j] = ST[ind][j - 1] else ST[i][j] = ST[i][j - 1] // Посчитаем тип для каждого блока for i = 0 to K - 1 type[i] = 0 cur_block = 0 j = 0 i = 0 while i < N or j < K if j block_size j = 0 cur_block++ if j > 0 and (i N or A[i - 1] < A[i]) type[cur_block] += (1 << (j - 1)) i++ j++ // Осталось только для каждого блока предподсчитать позиции минимумов на всех подотрезках for i = 0 to K - 1 for l = 0 to block_size - 1 for r = 0 to block_size - 1 block_min[i][l][r] = -1 for i = 0 to K - 1 t = type[i] if block_min[t][0][0] = -1 // если там записано, что-то отличное от -1, то значит, мы уже посчитали ответ для такого типа отрезков for l = 0 to block_size - 1 block_min[t][l][l] = l for r = l + 1 to block_size - 1 block_min[t][l][r] = block_min[t][l][r - 1] if i * block_size + r N and A[i * block_size + block_min[t][l][r]] > A[i * block_size + r] block_min[t][l][r] = r
function block_RMQ(block_number: int, l: int, r: int): int return block_min[type[block_number]][l][r] + block_number * block_size
function RMQ(l: int, r: int): int bl = l / block_size br = r / block_size if bl = br // если оба индекса внутри одного блока return A[block_RMQ(bl, l % block_size, r % block_size)] if bl + 1 < br // найдем минимум на блоках между крайними, если таковые есть power = log(br - bl + 1) ansb = min(A[ST[bl + 1][power]], A[ST[br - (1 << power)][power]]) ansl = A[block_RMQ(bl, l % block_size, block_size - 1)] // найдем минимум на отрезке от l до конца блока, содержащего l ansr = A[block_RMQ(bl, 0, r % block_size)] // найдем минимум от начала блока, содержащего r, до r return min(ansb, min(ansl, ansr))
Результат
Итого, на предподсчёт требуется
времени и памяти, а ответ на запрос вычисляется за .См. также
- Решение RMQ с помощью разреженной таблицы
- Сведение задачи RMQ к задаче LCA
- Сведение задачи LCA к задаче RMQ
Источники информации
- Bender, M.A., Farach-Colton, M. — The LCA Problem Revisited. LATIN (2000), с. 88-94