一、什么是单调栈和单调队列?
(1)单调栈
从名字上就听的出来,单调栈中存放的数据应该是严格单调有序的,具有以下两个性质。
1. 满足从栈顶到栈底的元素具有严格的单调递增或单调递减性;
2. 满足栈的后进先出特性,即越靠近栈底的元素越早进栈。
单调栈也分为单调递增栈和单调递减栈。
1. 单调递增栈:单调递增栈就是从栈底到栈顶数据是从小到大
2. 单调递减栈:单调递减栈就是从栈底到栈顶数据是从大到小
单调栈的维护
如何维护一个单调栈?出栈很简单,与普通栈相同,关键操作是入栈。
具体进栈过程
1. 对于单调递增栈,若当前进栈元素为e,从栈顶开始遍历元素,把小于e或者等于e的元素弹出栈,直接遇到一个大于e的元素或者栈为空为止,然后再把e压入栈中。
2. 对于单调递减栈,则每次弹出的是大于e或者等于e的元素。
于一个元素a,如果栈空则直接入栈。否则比较a与栈顶元素。假设一个单调递增的栈,若a > 栈顶元素,则直接把a入栈,栈仍满足单调的性质。若a < 栈顶元素,则将栈顶元素出栈,直到满足a < 栈顶元素,此时将a入栈。
(2)单调队列
队列中元素之间的关系具有严格单调有序性,而且,队首和队尾都可以进行出队操作,只有队尾可以进行入队操作。因此,在单调队列中求最值十分容易。
单调队列与普通队列有些不同,因为右端既可以插入又可以删除,因此在代码中通常用一份数组和rear与rear两个指针来实现,而不是使用STL中的queue。如果一定要使用STL ,那么则可以使用双端队列(即两端都可以插入和删除),即deque 。
队列的大小问题
在谈及单调栈时,无需关心栈的大小。而对于队列,队列的大小就很重要了。如果队列满了,我们的解决方法是,将队列头的元素弹出,再添加新的元素到队列尾。
单调队列的维护
具体入队过程
1. 对于单调递增队列,设当前准备入队的元素为e,从队尾开始把队列中的元素逐个与e对比,把比e大或者与e相等的元素逐个删除,直到遇到一个比e小的元素或者队列为空为止,然后把当前元素e插入到队尾。
2. 对于单调递减队列也是同样道理,只不过从队尾删除的是比e小或者与e相等的元素。
(3)单调栈与单调队列
单调队列
1. 可以查询区间最值(不能维护区间k大,因为队列中很有可能没有k个元素);
2. 优化DP,单调队列一般是用于优化动态规划方面问题的一种特殊数据结构,且多数情况是与定长连续子区间问题相关联。
单调栈
1. 左边区间第一个比它小的数,第一个比它大的数
2. 确定这个元素是否是区间最值
3. 右边区间第一个大于它的值
4. 到右边区间第一个大于它的值 的距离
5. 确定以该元素为最值的最长区间
相同点:
1. 单调队列和单调栈的“头部”都是最先添加的元素,“尾部”都是最后添加的元素。
2. 递增和递减的判断依据相同:从栈底(队尾)到栈顶(队首),元素大小的变化情况。所以队列和栈是相反的。
3. 两者维护的时间复杂度都是O(n),每个元素都只操作一次。
不同点:
1. 单调队列可以从队列头弹出元素,可以方便地根据入队的时间顺序(访问的顺序)删除元素。
2. 单调队列和单调栈维护的区间不同。当访问到第i个元素时,单调栈维护的区间为[ 0 , i ),而单调队列维护的区间为( lastpop , i )
3. 单调栈无法获取[ 0 , i )的区间最大值/最小值。因为单调队列可以访问“头部”和“尾部”,而单调栈只能访问栈顶(也就是“尾部”)。
二、单调队列/单调栈优化
例题一:单调队列优化
题目描述: 有 n 头奶牛在一排,每头奶牛的价值为 vi ,你可以选择若干头奶牛,但不能选择超过 k 头连续的奶牛。求价值之和最大为多少。n<=1e5
状态设置: f [ i ] :选择了若干头牛,最后一头牛是第 i 头牛的最大价值。
问题分析: 显然,[ i − k , i − 1 ] 中有一头牛不能选,我们可以枚举这头牛的位置。
转移方程:f [ i ] = max ( f [ j − 1 ] + sum [ i ] − sum [ j ] ) , j ∈ [ i − k , i − 1 ]
时间复杂度:
单调队列优化
f [ i ] = max ( f [ j − 1 ] − sum [ j ] ) + sum [ i ], j ∈ [ i − k , i − 1 ]
g [ i ] = f [ i − 1 ] + sum [ i ] ,维护 g [ i ] 的区间最大值即可。
补充: 其实可以直接用线段树维护区间最值,时间复杂度 O(nlogn)
代码如下:
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1e5+10; long long f[N];//表示选择了若干头牛,最后一头牛是第 i 头牛的情况下,的最大价值 long long g[N];//g[i]=f[i-1]-sum[i] long long sum[N],a[N],que[N],head,rear; int main(){ int n,k; cin>>n>>k; for(int i=1;i<=n;i++){ cin>>a[i]; sum[i]=sum[i-1]+a[i]; } long long ans=sum[1]; f[1]=sum[1]; g[0]=0; g[1]=-sum[1]; que[rear++]=0; que[rear++]=1; for(int i=2;i<=n;i++){ while(head<rear&&i-que[head]>k)head++;//维护范围限制 f[i]=g[que[head]]+sum[i];//状态转移 g[i]=f[i-1]-sum[i];//计算新的要维护的值 while(head<rear&&g[i]>g[que[rear-1]])rear--;//加入新的要维护的值 que[rear++]=i; ans=max(ans,f[i]); } cout<<ans; }
这块需要大家多多练习,才能更好的灵活运用。
知识点标签:动态规划
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