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Update monotonous-queue.md
authorXeonacid <h.dwwwwww@gmail.com>
Wed, 22 Aug 2018 14:34:52 +0000 (22:34 +0800)
committerGitHub <noreply@github.com>
Wed, 22 Aug 2018 14:34:52 +0000 (22:34 +0800)
docs/data-structure/novice/monotonous-queue.md

index 4f937de..f815317 100644 (file)
@@ -4,11 +4,11 @@
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 [Sliding Window](http://poj.org/problem?id=2823)\r
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-本题大意是给出一个长度为 n 的数组,编程输出每 k 个连续的数中的最大值和最小值\r
+本题大意是给出一个长度为 $n$ 的数组,编程输出每 $k$ 个连续的数中的最大值和最小值\r
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-最常用(~~暴力~~)的想法很简单,对于每一段 i ~ i+k-1 的序列,逐个比较来找出最大值(和最小值),时间复杂度约为 O(n*k) 。\r
+最常用(~~暴力~~)的想法很简单,对于每一段 $i \sim i+k-1$ 的序列,逐个比较来找出最大值(和最小值),时间复杂度约为 $O(n \times k)$ 。\r
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-很显然,这其中进行了大量重复工作,除了开头 k-1 个和结尾 k-1 个数之外,每个数都进行了 k 次比较,而题中100%的数据为 n <= 1000000 ,当 k 稍大的情况下,显然会出现 TLE\r
+很显然,这其中进行了大量重复工作,除了开头 $k-1$ 个和结尾 $k-1$ 个数之外,每个数都进行了 $k$ 次比较,而题中 $100\%$ 的数据为 $n \le 1000000$ ,当 $k$ 稍大的情况下,显然会出现 TLE\r
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 这时所用到的就是单调队列了\r
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@@ -26,15 +26,15 @@ Ps. 单调队列中的"队列"与正常的队列有一定的区别,稍后会
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 有了上面"单调队列"的概念,很容易想到用单调队列进行优化\r
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-要求的是每连续的 k 个数中的最大(最小)值,很明显,当一个数进入所要"寻找"最大值的范围中时,若这个数比其前面(先进队)的数要大,显然,前面的数会比这个数先出队且不再可能是最大值\r
+要求的是每连续的 $k$ 个数中的最大(最小)值,很明显,当一个数进入所要"寻找"最大值的范围中时,若这个数比其前面(先进队)的数要大,显然,前面的数会比这个数先出队且不再可能是最大值\r
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 也就是说——当满足以上条件时,可将前面的数"弹出",再将该数真正 push 进队尾\r
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 这就相当于维护了一个递减的队列,符合单调队列的定义,减少了重复的比较次数,不仅如此,由于维护出的队伍是查询范围内的且是递减的,队头必定是该查询区域内的最大值,因此输出时只需输出队头即可\r
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-显而易见的是,在这样的算法中,每个数只要进队与出队各一次,因此时间复杂度被降到了 O(N)\r
+显而易见的是,在这样的算法中,每个数只要进队与出队各一次,因此时间复杂度被降到了 $O(N)$\r
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-而由于查询区间长度是固定的,超出查询空间的值再大也不能输出,因此还需要 site 数组记录第 i 个队中的数在原数组中的位置,以弹出越界的队头\r
+而由于查询区间长度是固定的,超出查询空间的值再大也不能输出,因此还需要 site 数组记录第 $i$ 个队中的数在原数组中的位置,以弹出越界的队头\r
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 [例题代码](https://www.luogu.org/paste/dze1lw3b)\r
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