为多个查询找到 l 到 r 范围内具有相同元素的最长公共子数组
Find the longest common subarray with the same element in range l to r for multiple queries
给定一个数组,我们需要为多个查询找到在 l 到 r 范围内具有相同元素的最长连续子数组。例如,ar[] = {1,2,2,2,4,3,1,1,3}.
查询 1:l=1,r=5,元素=2,输出将为 3
查询 2:l=1,r=5,元素=1,输出将为 1
查询 3:l=6,r=9,元素=3,输出将为 1
查询 4:l=6,r=9,元素=1,输出将为 2
我可以 运行 从 l 到 r 的循环并计算范围内给定元素的最长连续出现,但我需要更好的方法。
约束是 1<=l,r,no。查询数,数组大小<=100000
这是我的暴力破解代码:
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define ll long long int
int main()
{
ll i,j,k,m,n,l,r,x;
n=9;
ll ar[n]={1,2,2,2,4,3,1,1,3};
ll query=4;//number of queries
while(query--)
{
cin>>l>>r>>x;
l--;r--;//changing to 0-based indexing
ll ctr=0;
ll ans=0;
for(i=l;i<=r;i++)
{
if(ar[i]==x)
{
ctr++;
}
else ctr=0;
ans=max(ctr,ans);
}
cout<<ans<<endl;
}
}
这个问题可以用线段树来解决
这是我的想法(未经测试)。
struct Node {
// Length of this segment.
int len;
// Value and length of the longest prefix subarray.
int prefix_val;
int prefix_len;
// Value and length of the longest suffix subarray.
int suffix_val;
int suffix_len;
// Value and length of the longest subarray in this segment.
int best_len;
int best_val;
};
// Combines two nodes.
Node combine(Node lhs, Node rhs) {
Node res;
res.len = lhs.len + rhs.len;
// Compute new best prefix subarray.
res.prefix_val = lhs.prefix_val;
res.prefix_len = lhs.prefix_len;
if (lhs.prefix_len == lhs.len &&
lhs.prefix_val == rhs.prefix_val) {
res.prefix_len = lhs.len + rhs.prefix_len;
}
// Compute new best suffix subarray.
res.suffix_val = rhs.suffix_val;
res.suffix_len = rhs.suffix_len;
if (rhs.suffix_len == rhs.len &&
rhs.suffix_val == lhs.suffix_val) {
res.suffix_len = rhs.len + lhs.suffix_len;
}
res.best_val = lhs.best_val;
res.best_len = lhs.best_len;
if (res.best_len < rhs.best_len) {
res.best_val = rhs.best_val;
res.best_len = rhs.best_len;
}
if (res.best_len < res.prefix_len) {
res.best_val = res.prefix_val;
res.best_len = res.prefix_len;
}
if (res.best_len < res.suffix_len) {
res.best_val = res.suffix_val;
res.best_len = res.suffix_len;
}
// Middle subarray.
if (lhs.suffix_val == rhs.prefix_val) {
int len = lhs.suffix_len + rhs.prefix_len;
if (res.best_len < len) {
res.best_val = val;
res.best_len = len;
}
}
return res;
}
每个查询的复杂度为 O(logN)。
给定一个数组,我们需要为多个查询找到在 l 到 r 范围内具有相同元素的最长连续子数组。例如,ar[] = {1,2,2,2,4,3,1,1,3}.
查询 1:l=1,r=5,元素=2,输出将为 3
查询 2:l=1,r=5,元素=1,输出将为 1
查询 3:l=6,r=9,元素=3,输出将为 1
查询 4:l=6,r=9,元素=1,输出将为 2
我可以 运行 从 l 到 r 的循环并计算范围内给定元素的最长连续出现,但我需要更好的方法。 约束是 1<=l,r,no。查询数,数组大小<=100000 这是我的暴力破解代码:
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define ll long long int
int main()
{
ll i,j,k,m,n,l,r,x;
n=9;
ll ar[n]={1,2,2,2,4,3,1,1,3};
ll query=4;//number of queries
while(query--)
{
cin>>l>>r>>x;
l--;r--;//changing to 0-based indexing
ll ctr=0;
ll ans=0;
for(i=l;i<=r;i++)
{
if(ar[i]==x)
{
ctr++;
}
else ctr=0;
ans=max(ctr,ans);
}
cout<<ans<<endl;
}
}
这个问题可以用线段树来解决
这是我的想法(未经测试)。
struct Node {
// Length of this segment.
int len;
// Value and length of the longest prefix subarray.
int prefix_val;
int prefix_len;
// Value and length of the longest suffix subarray.
int suffix_val;
int suffix_len;
// Value and length of the longest subarray in this segment.
int best_len;
int best_val;
};
// Combines two nodes.
Node combine(Node lhs, Node rhs) {
Node res;
res.len = lhs.len + rhs.len;
// Compute new best prefix subarray.
res.prefix_val = lhs.prefix_val;
res.prefix_len = lhs.prefix_len;
if (lhs.prefix_len == lhs.len &&
lhs.prefix_val == rhs.prefix_val) {
res.prefix_len = lhs.len + rhs.prefix_len;
}
// Compute new best suffix subarray.
res.suffix_val = rhs.suffix_val;
res.suffix_len = rhs.suffix_len;
if (rhs.suffix_len == rhs.len &&
rhs.suffix_val == lhs.suffix_val) {
res.suffix_len = rhs.len + lhs.suffix_len;
}
res.best_val = lhs.best_val;
res.best_len = lhs.best_len;
if (res.best_len < rhs.best_len) {
res.best_val = rhs.best_val;
res.best_len = rhs.best_len;
}
if (res.best_len < res.prefix_len) {
res.best_val = res.prefix_val;
res.best_len = res.prefix_len;
}
if (res.best_len < res.suffix_len) {
res.best_val = res.suffix_val;
res.best_len = res.suffix_len;
}
// Middle subarray.
if (lhs.suffix_val == rhs.prefix_val) {
int len = lhs.suffix_len + rhs.prefix_len;
if (res.best_len < len) {
res.best_val = val;
res.best_len = len;
}
}
return res;
}
每个查询的复杂度为 O(logN)。