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#include "src/data_structure/sparse_table_2d.hpp"
冪等モノイド,つまり
を満たす代数構造に対し使用できるデータ構造です.
サイズ $N \times M$ の $S$ の二次元配列に対し,
を $O(1)$ で行うことができます.
ただし,これは二項演算 op
と単位元取得 e
が定数時間で動くと仮定したときの計算量です.
これらが $O(f(n))$ かかる場合は,すべての計算量が $O(f(n))$ 倍となります.
また,要素を更新することはできません.
SparseTable2D<S, op, e> st(vector<vector<S>> v)
S
S op(S a, S b)
S e()
を定義する必要があります.
例として,Range Minimum Queryなら,
int op(int a, int b) {
return min(a, b);
}
int e() {
return (int)1e9;
}
SparseTable2D<int, op, e> st(v);
のようになります.
n * m = ssize(v) * ssize(v[0])
の二次元数列 a
を作ります.v
の内容が初期値となります.計算量
S st.prod(int lx, int rx, int ly, int ry)
op(a[lx][ly], a[lx][ly + 1], ..., a[lx][ry - 1], a[lx + 1][ly], ..., a[rx - 1][ry - 1])
を,冪等モノイドの性質を満たしていると仮定して返します.
$lx = rx$ または $ly = ry$ のときは e()
を返します.
制約
計算量
#pragma once
#include "../template/template.hpp"
template <typename S, auto op, auto e>
struct SparseTable2D {
SparseTable2D(const vector<vector<S>>& v)
: h((int)v.size()), w((int)v[0].size()), LOG(max(h, w) + 1) {
for(int i = 2; i < (int)LOG.size(); ++i) LOG[i] = LOG[i / 2] + 1;
table = vector<vector<vector<vector<S>>>>(LOG[h] + 1, vector<vector<vector<S>>>(LOG[w] + 1, vector<vector<S>>(h, vector<S>(w, e()))));
for(int i = 0; i < h; ++i) {
for(int j = 0; j < w; ++j) {
table[0][0][i][j] = v[i][j];
}
}
for(int i = 0; i <= LOG[h]; ++i) {
for(int j = 0; j <= LOG[w]; ++j) {
for(int x = 0; x < h; ++x) {
for(int y = 0; y < w; ++y) {
if(i < LOG[h]) table[i + 1][j][x][y] = op(table[i][j][x][y], (x + (1 << i) < h) ? table[i][j][x + (1 << i)][y] : e());
if(j < LOG[w]) table[i][j + 1][x][y] = op(table[i][j][x][y], (y + (1 << j) < w) ? table[i][j][x][y + (1 << j)] : e());
}
}
}
}
}
S prod(const int lx, const int rx, const int ly, const int ry) const {
assert(0 <= lx and lx <= rx and rx <= h);
assert(0 <= ly and ly <= ry and ry <= w);
if(lx == rx or ly == ry) return e();
const int kx = LOG[rx - lx];
const int ky = LOG[ry - ly];
return op(op(table[kx][ky][lx][ly], table[kx][ky][rx - (1 << kx)][ly]), op(table[kx][ky][lx][ry - (1 << ky)], table[kx][ky][rx - (1 << kx)][ry - (1 << ky)]));
}
private:
int h, w;
vector<vector<vector<vector<S>>>> table;
vector<int> LOG;
};
#line 2 "src/template/template.hpp"
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll = long long;
using P = pair<long long, long long>;
#define rep(i, a, b) for(long long i = (a); i < (b); ++i)
#define rrep(i, a, b) for(long long i = (a); i >= (b); --i)
constexpr long long inf = 4e18;
struct SetupIO {
SetupIO() {
ios::sync_with_stdio(0);
cin.tie(0);
cout << fixed << setprecision(30);
}
} setup_io;
#line 3 "src/data_structure/sparse_table_2d.hpp"
template <typename S, auto op, auto e>
struct SparseTable2D {
SparseTable2D(const vector<vector<S>>& v)
: h((int)v.size()), w((int)v[0].size()), LOG(max(h, w) + 1) {
for(int i = 2; i < (int)LOG.size(); ++i) LOG[i] = LOG[i / 2] + 1;
table = vector<vector<vector<vector<S>>>>(LOG[h] + 1, vector<vector<vector<S>>>(LOG[w] + 1, vector<vector<S>>(h, vector<S>(w, e()))));
for(int i = 0; i < h; ++i) {
for(int j = 0; j < w; ++j) {
table[0][0][i][j] = v[i][j];
}
}
for(int i = 0; i <= LOG[h]; ++i) {
for(int j = 0; j <= LOG[w]; ++j) {
for(int x = 0; x < h; ++x) {
for(int y = 0; y < w; ++y) {
if(i < LOG[h]) table[i + 1][j][x][y] = op(table[i][j][x][y], (x + (1 << i) < h) ? table[i][j][x + (1 << i)][y] : e());
if(j < LOG[w]) table[i][j + 1][x][y] = op(table[i][j][x][y], (y + (1 << j) < w) ? table[i][j][x][y + (1 << j)] : e());
}
}
}
}
}
S prod(const int lx, const int rx, const int ly, const int ry) const {
assert(0 <= lx and lx <= rx and rx <= h);
assert(0 <= ly and ly <= ry and ry <= w);
if(lx == rx or ly == ry) return e();
const int kx = LOG[rx - lx];
const int ky = LOG[ry - ly];
return op(op(table[kx][ky][lx][ly], table[kx][ky][rx - (1 << kx)][ly]), op(table[kx][ky][lx][ry - (1 << ky)], table[kx][ky][rx - (1 << kx)][ry - (1 << ky)]));
}
private:
int h, w;
vector<vector<vector<vector<S>>>> table;
vector<int> LOG;
};