本页面将简要介绍倍增法.
定义
倍增法(英语:binary lifting),顾名思义就是「成倍增长」.我们在进行递推时,如果状态空间很大,通常的线性递推无法满足时间与空间复杂度的要求,那么我们可以通过成倍增长的方式,只递推状态空间中在 的整数次幂位置上的值作为代表.当需要其他位置上的值时,我们通过「任意整数可以表示成若干个 的次幂项的和」这一性质,使用之前求出的代表值拼成所需的值.所以使用倍增算法也要求我们递推的问题的状态空间关于 的次幂具有可划分性.通常情况下 取 .1
这个方法在很多算法中均有应用,其中最常用的是 RMQ 问题和求 LCA(最近公共祖先).
应用
RMQ 问题
参见:RMQ 专题
RMQ 是 Range Maximum/Minimum Query 的缩写,表示区间最大(最小)值.使用倍增思想解决 RMQ 问题的方法是 ST 表.
树上倍增求 LCA
参见:最近公共祖先
例题
题 1
例题
如何用尽可能少的砝码称量出 之间的所有重量?(只能在天平的一端放砝码)
解题思路
答案是使用 1 2 4 8 16 这五个砝码,可以称量出 之间的所有重量.同样,如果要称量 之间的所有重量,可以使用 1 2 4 8 16 32 64 这七个砝码.每次我们都选择 2 的整次幂作砝码的重量,就可以使用极少的砝码个数量出任意我们所需要的重量.
为什么说是极少呢?因为如果我们要量出 之间的所有重量,只需要 10 个砝码,需要量出 之间的所有重量,只需要 20 个.如果我们的目标重量翻倍,砝码个数只需要增加 1.这叫「对数级」的增长速度,因为砝码的所需个数与目标重量的范围的对数成正比.
题 2
例题
给出一个长度为 的环和一个常数 ,每次会从第 个点跳到第 个点,总共跳了 次.每个点都有一个权值,记为 ,求 次跳跃的起点的权值之和对 取模的结果.
数据范围:,,,.
解题思路
这里显然不能暴力模拟跳 次.因为 最大可到 级别,如果暴力模拟的话,时间承受不住.
所以就需要进行一些预处理,提前整合一些信息,以便于在查询的时候更快得出结果.如果记录下来每一个可能的跳跃次数的结果的话,不论是时间还是空间都难以承受.
那么应该如何预处理呢?看看第一道例题.有思路了吗?
回到本题.我们要预处理一些信息,然后用预处理的信息尽量快的整合出答案.同时预处理的信息也不能太多.所以可以预处理出以 2 的整次幂为单位的信息,这样的话在预处理的时候只需要处理少量信息,在整合的时候也不需要大费周章.
在这题上,就是我们预处理出从每个点开始跳 1、2、4、8 等等步之后的结果(所处点和点权和),然后如果要跳 13 步,只需要跳 1+4+8 步就好了.也就是说先在起始点跳 1 步,然后再在跳了之后的终点跳 4 步,再接着跳 8 步,同时统计一下预先处理好的点权和,就可以知道跳 13 步的点权和了.
对于每一个点开始的 步,记录一个 go[i][x] 表示第 个点跳 步之后的终点,而 sum[i][x] 表示第 个点跳 步之后能获得的点权和.预处理的时候,开两重循环,对于跳 步的信息,我们可以看作是先跳了 步,再跳 步,因为显然有 .即我们有 sum[i][x] = sum[i-1][x]+sum[i-1][go[i-1][x]],且 go[i][x] = go[i-1][go[i-1][x]].
当然还有一些实现细节需要注意.为了保证统计的时候不重不漏,我们一般预处理出「左闭右开」的点权和.亦即,对于跳 1 步的情况,我们只记录该点的点权和;对于跳 2 步的情况,我们只记录该点及其下一个点的点权和.相当于总是不将终点的点权和计入 sum.这样在预处理的时候,只需要将两部分的点权和直接相加就可以了,不需要担心第一段的终点和第二段的起点会被重复计算.
这题的 ,虽然看似恐怖,但是实际上只需要预处理出 以内的 ,就可以轻松解决,比起暴力枚举快了很多.用行话讲,这个做法的 时间复杂度 是预处理 ,查询每次 .
参考代码
#include <cstdio>
using namespace std;
constexpr int mod = 1000000007;
int modadd(int a, int b) {
if (a + b >= mod) return a + b - mod; // 减法代替取模,加快运算
return a + b;
}
int vi[1000005];
int go[75][1000005]; // 将数组稍微开大以避免越界,小的一维尽量定义在前面
int sum[75][1000005];
int main() {
int n, k;
scanf("%d%d", &n, &k);
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
scanf("%d", vi + i);
}
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
go[0][i] = (i + k) % n + 1;
sum[0][i] = vi[i];
}
int logn = 31 - __builtin_clz(n); // 一个快捷的取对数的方法
for (int i = 1; i <= logn; ++i) {
for (int j = 1; j <= n; ++j) {
go[i][j] = go[i - 1][go[i - 1][j]];
sum[i][j] = modadd(sum[i - 1][j], sum[i - 1][go[i - 1][j]]);
}
}
long long m;
scanf("%lld", &m);
int ans = 0;
int curx = 1;
for (int i = 0; m; ++i) {
if (m & (1ll << i)) { // 参见位运算的相关内容,意为 m 的第 i 位是否为 1
ans = modadd(ans, sum[i][curx]);
curx = go[i][curx];
m ^= 1ll << i; // 将第 i 位置零
}
}
printf("%d\n", ans);
}
Footnotes
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引用自李煜东《算法竞赛进阶指南》0x06. 倍增一节 ↩