ST表(Sparse-Table 算法) 我们将先把问题以图的方式画出来, 以下 触控板用的不是很熟所以不是很好看( 思路 对于AA 数组中的每一个位置 ii, 我们可以算出 min(Ai,...,Ai+2j−1−1)min(Ai,...,Ai+2j−1−1) (max同, 后同), 即可令 d[i][j]d[i][j] 长度为 2j2j 的元素中的最...
ST 表(Sparse Table,稀疏表)是用于解决可重复贡献问题的数据结构。其主要用于 RMQ∗∗ 问题。 ∗∗:RMQ 是 Range Maximum/Minimum Query 的缩写,表示区间最大(最小)值。 思路 设stl,xstl,x 为区间 [l,l+2x−i][l,l+2x−i] 中的最大值。 即有stl,0=alstl,0=al。 其余sti,j=max(sti...
1)算法思想 ST(Sparse Table)算法是基于动态规划的,之前在说到动态规划的时候,有个很重要的概念就是状态。 求解区间最大值可以通过所有数字增加一个负号转化成求区间最小值问题,所以这里我们可以只讨论区间最小值问题。 这个算法也利用到了状态的概念,用f[i][j]表示起点为j,长度为2^i的区间内的最大值所在下标。
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3、Sparse_Table(实质是动态规划),O(nlogn)-O(1) online。 4、RMQ标准算法:先规约成LCA(Lowest Common Ancestor),再规约成约束RMQ,O(n)-O(1) online。 昨天刚刚学了第三种,ST算法。 ST算法可以在O(nlogn)的预处理以后实现O(1)的查询效率,从而解决查询次数很多(如大于100万)的RMQ问题。
网络释义 1. 稀疏表 它提供了对I/O资源的两种管理模式:位图(bitmap)模式和稀疏表(sparse table)模式。相关数据结构如程序代码6.4。 blog.csdn.net|基于5个网页
到预训练哈希函数的高精度特征匹配，再到bloom filter和缓存优化的细致考量。尽管有缓存的庇护，AIBox并未忽视SSD查询时间的瓶颈，通过并行流水线策略，进一步提升了整体性能。AIBox的Sparse Table模块，如同一颗璀璨的明珠，照亮了大规模模型训练的新路径，展现了技术与性能的完美融合。
RMQ算法(Range Minimum/Maximum Query) 是静态区间极值查询的高效算法,在各种算法竞赛中常常出现,虽然不会单独拿出来做一个题,但是经常作为题的一部分。依据所需实现的不同性能可以有多种写法,这里主要讲基于线段树和稀疏表(Sparse Table)的两种方法。 线段树实现RMQ ...
leetcode 2和c参考稀疏表前缀和的限制运算必须是可逆的,即可以通过在更大范围和更小范围上执行运算来计算。它仅适用于范围总和查询,不能用于获取max, min, gcd, bitwise and, bitwise or查询。例如,如果给定范围0...4和0...10,则不可能找到5...10的max。 稀疏表...
- sparse_hash_set 与现有的一些“标准”实现不同,sparsehashtable 使用二次探测法,而不是链接,来解决hash冲突。 sparsetable 就更奇特了,它是一个两级结构,第一级使用直接索引法,而第二级使用的是顺序查找。 不过,第二级的尺寸比较小,可以放入cpucache,并且它的顺序查找使用的是popcount(bitmap[i]=count of...