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算法 ST表

news 来源：原创 2025/5/18 0:12:28

前言

一，暴力法

二，打表法

三，ST表

四，ST表的代码实现

总结

前言

ST表的主要作用是在一个区间里面寻找最大值，具有快速查找的功能，此表有些难，读者可以借助我的文章和网上的课程结合一起来看，多思考，此文章是逐层深入到ST表，为什么会有ST表，不会直接讲ST表

一，暴力法

问题切入：区间问题求最值

n个数字，在一个区间[ L，R ]中寻找MAX值，此过程进行m次查阅

例子：9 3 1 5 6 0 8

0 ~ 5 max为9
4~5 max为6

我们不难看出，这个是通过我们人的眼睛扫描最后比较得出得答案，那我们不难写出这个过程的代码
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<vector>
using namespace std;int main() {vector<int>arr = { 9,3,1,5,6,0,8 };int ans, L, R;cin >> L >> R;for (int i = L;i <= R;i++) {ans = max(ans, arr[i]);}cout << ans << endl;return 0;
}
我们想一下我们的人眼睛，我们人眼睛扫描一遍是不是需要用for循环遍历一遍，然后大脑不断地进行比对，最终得出最值，此类方法我们称之为暴力法

暴力法：时间复杂度O(nm)
我们不妨把这个复杂度放入到生活中里面实践一下
假设有100个数，同时进行10^7次查找，最后我们地测评集为10^9
1秒里面地测评集合是10^7~10^8，那么这个肯定不行

二，打表法

我们根据上面不难发现时间复杂度是O(nm)，那么我们要优化这个时间复杂度的话，不难看出是n和m相差太大了，我们想把这个m换掉，换成小一点的，那么就有了打表法，也就是动态规划的思想
我们是每次选取两个数字，那么不就是利用二项式不就好了

我们这里就是

每次从n个数字选取两个数字，最后就是上面这个结果

我们可以列出表的打法的方程式子

i是左端点，j是右端点
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<vector>
using namespace std;int main() {vector<int>arr = { 9,3,1,5,6,0,8 };const int n = 7;vector<vector<int>>ans(n, vector<int>(n, 0));for (int i = 0;i < n;i++) {for (int j = i;j < n;j++) {ans[i][j] = max(ans[i][j - 1], arr[j]);}}int L, R;cin >> L >> R;cout << ans[L][R] << endl;
}
我们看的出来，这个就是一个打印一个表，这个表都有对应得数据，但是我这个代码有个缺陷，就是你刚刚开始得数组不可以为负数，当我们刚刚开始把数字填进去的时候，是与0进行比较填入的，还好这个是容器，会把没有用的空间排出去，要不然就会导致空间浪费，比如我们打一个4*4的表

然后容器就会解决这个问题，类似于边长数组，我们再来计算一下时间复杂度和空间复杂度

时间复杂度：O(n^2+m)
空间复杂度：O(n^2)
我们可以看到这个表的作用是把操作数字和表的行列的数字分开了，不是相乘而是相加，但是当n很大的时候不仅时间炸，这个空间也会炸，所以即使我们利用了表分开，但是结果还是不怎么好，但是我们该怎么利用这个表的思想来进行进一步的优化呢？

三，ST表

这个东西就有点点难，读者请认真理解
ST表也叫稀疏表，是把上面那个表进行稀疏，有些数据不应该要的就不要，有些数据该要才要

按不思想
分析上面那个表的思想：按步思想

然后这个就是每次推断，把每一个可能都写出来

倍增思想
ST表的思想不是这样的，是利用稀疏，也就是倍增思想

不断地取一半取一半就好了，我们拿一个例子把，这样看的更加清晰
我们把这个ST表叫做dp[ i ][ j ]从i开始，长度为2^j的最大值区间

询问操作
[ 0 ][ 5 ]区间找最大值

[ 0 ][ 13 ]区间找最大值

我画了两个不同的图，咋们可以发现什么不，这个其实就是区间的拼凑，拼出一个最大的区间，这个相比较上一个方法其实这个就是类似于一个二分法的方法优化，我下面写的8，4，2其实是想告诉读者这个2^j这个j怎么写，那么不就是[0][3]，[8][2]，[12][1]，可以这么理解，这个i就是左端点的值，这个j就是它的步长

你以为这个是巧合么？其实并不是，这个其实就是二进制

这个就是那个二进制转十进制公式，是不是很神奇，这个就是运用了这个思想，我们把这个长度(也就是十进制数)转化为二进制数字的和(也就是像后面那样的系数*2的几次方)这个系数不是为1就是0

时间复杂度和空间复杂度
我们来计算一下时间复杂度和空间复杂度
时间复杂度：O(m $\log_{2}n$ )
空间复杂度：O(n $\log_{2}n$ )
你别小看这个log，你自己算算就知道这个可以减很多很多，至于这个怎么计算出这个log，我的文章二叉树里面有讲，感兴趣可以取看看

优化 $\log_{2}n$
但其实这个 $\log_{2}n$ 是可以优化掉的，我为什么要每次都是不重叠呢？我重叠找出的答案都是一样的，那我们重叠的话，那不就是可以减少很多的事情而且答案还是一样的

这样不是更好么，节省时间复杂度对比0~7和6~13的值就好了，记住这个两个地方的步长都是8，始终记住2^j，这个一定是2的j次方的数字
如何找到那个最长的2的次方的数字呢？我们可以借助log
$\log_{2}x$ 这个x是这个区间的长度，我们这样就可以获得对应的长度了
我们利用这个思想的话，有两个情况，一，重合二，相交

思想
我们用一下思想
长度：len=R-L+1
步长：j= $\log_{2}x$ (x为区间的长度)
最值：ans=max(dp[L][ j ]，dp[R-2^j+1][j])
这个里没有听懂没事，我们可以看下面代码再来看这个，这里说没看懂是这个思想上面这个三行

四，ST表的代码实现
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <algorithm>using namespace std;vector<vector<int>> dp; // dp[i][j] 表示左端点为 i 长度为 2^j 这样的区间，也就是 [i, i+2^j-1]int query(int l, int r) {int j = (int)log2(r - l + 1);return max(dp[l][j], dp[r - (1 << j) + 1][j]);
}int main() {vector<int> arr = { 9, 3, 1, 7, 5, 6, 0, 8 };const int n = 8;dp = vector<vector<int>>(n, vector<int>((int)log2(n) + 5, 0));for (int i = 0; i < n; i++) dp[i][0] = arr[i];for (int j = 1; j <= log2(n); j++)for (int i = 0; i + (1 << j) - 1 < n; i++)dp[i][j] = max(dp[i][j - 1], dp[i + (1 << (j - 1))][j - 1]);int l, r;while (cin >> l >> r) {cout << query(l, r) << endl;}return 0;
}
这个可能有点难以理解，我们来具体分析一下

容器的定义
dp = vector<vector<int>>(n, vector<int>((int)log2(n) + 5, 0));
这个是构成一个二维的数组利用容器，我这个后面其实不用+5的，这个知识以防万一数组溢出了，所以我就加了个5，然后就是创建一个n*(n+5)的数组，然后初始化为0
为什么是log2(n)呢？
其实我们前面算出了这个空间复杂度，其实他就是按照步长来的，上面也有十进制转二进制的公式
，然后就是我们这个j本就是表示长度，也就是列，所以我们这么写

情况一
 for (int i = 0; i < n; i++) dp[i][0] = arr[i];
这个是把每一个数字输入到表里面，为了后面的区间的划分建立好基础

情况二
 for (int j = 1; j <= log2(n); j++)for (int i = 0; i + (1 << j) - 1 < n; i++)dp[i][j] = max(dp[i][j - 1], dp[i + (1 << (j - 1))][j - 1]);
这里就是j就是所说的步长了，为什么这个j再外面，而这个i再里面呢？
我们要知道我们再情况一排版的时候，是同列不同行进行排列的，也就是说我们后面编写这个ST表的时候，我们是需要不断地划分区间，就像上面倍增思想那样，那么我们就要这样

我们是这样取排序的，所以我们就要把这个j放到外面
i表示右端点这个位移大家应该都知道吧，不知道的话我也来讲一讲吧
位移

左移操作符 << 被用来计算2的幂次方。左移操作符将一个数的二进制表示向左移动指定的位数，相当于将该数乘以 2n，其中 n 是移动的位数。

例如，1 << 1 等于 2（十进制的二进制表示是 1，左移一位变成 10，即 2），1 << 2 等于 4（十进制的二进制表示是 1，左移两位变成 100，即 4）

为什么这个后面要写成i + (1 << (j - 1))这样子？
其实这个就是我前面所说的i+步长的话，就是找到对对应的数字，然后我们来考虑这个，注意这个是初始化表不是正式区间的最值了，我们这个后面j-1表示对于正在输入列地前面一列，这个i表示步长对对应的值

查询
    int j = (int)log2(r - l + 1);return max(dp[l][j], dp[r - (1 << j) + 1][j]);
这个j呀在这里就是表示长度啦右端点减去左端点+1，为什么要加1？因为有0这个点，长度是会多一个单位的

返回，怎么确定这个行和列呢？
行
也就是这里的L和R-(1<<j)+1
这里就是表示这个左端点和右端点，然后在这个里面寻找最值
列
这里就是已经确定这个答案在哪一行了，也就是步长
步长决定这个在哪一列找到
行就是我们之前不是细分了很多下区间吗？我们以1，2，3，4，5，6，7，8为例子讲一下
我们把这个1，2，3，4，5，6，7，8制作为ST表是这样的

我们利用上面的思想我们来找一下1~5的最大值，那就是这样的

我们在小区间里面组成大区间

总结

我们通过暴力法打表法 ST表的优化与不优化来讲的
然后就是ST表的实现，主要是怎么打表和查询
打表：
打表主要是先把值都附在表中，然后根据这个表的初始化情况，利用步长来解决，也就是步长为2，4，8，16逐个进行打表
查询：
这里查询主要是逐个列是我们的最大长度，利用log和长度来解决
行是利用左端点和右端点，左端点不变，右端点-步长+1，这个+1下面可以解释，我们在计算len，就是区间总长度，为什么不是r-len+1，因为我们有j已经把这个这个定位到后面去了，不是1，2，3，4，5，6，7，8这个了，而是4，5，6，7，8这个，所以我们就要减去2^j才可以正确的解出答案，也就是减去对应得找到那个数字

前言

一，暴力法

二，打表法

三，ST表

四，ST表的代码实现

总结

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