``` #include <iostream> #include <vector> #include <deque> #include <climits> using namespace std; template<typename Comparator> vector<int> sliding_window(const vector<int>& arr, int k, Comparator comp) { deque<int> dq; vector<int> res; for (int i = 0; i < arr.size(); ++i) { while (!dq.empty() && comp(arr[i], arr[dq.back()])) { dq.pop_back(); } dq.push_back(i); while (!dq.empty() && dq.front() <= i - k) { dq.pop_front(); } if (i >= k - 1) { res.push_back(arr[dq.front()]); } } return res; } int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(nullptr); int a, b, n; cin >> a >> b >> n; if (n == 1) { cout << 0 << endl; return 0; } vector<vector<int>> matrix(a, vector<int>(b)); for (int i = 0; i < a; ++i) { for (int j = 0; j < b; ++j) { cin >> matrix[i][j]; } } // 处理每一行,得到row_max和row_min vector<vector<int>> row_max(a); vector<vector<int>> row_min(a); auto max_comp = [](int a, int b) { return a >= b; }; auto min_comp = [](int a, int b) { return a <= b; }; for (int i = 0; i < a; ++i) { row_max[i] = sliding_window(matrix[i], n, max_comp); row_min[i] = sliding_window(matrix[i], n, min_comp); } // 处理列方向,得到最终的max_val和min_val int cols = row_max[0].size(); int final_rows = a - n + 1; vector<vector<int>> max_val(final_rows, vector<int>(cols)); vector<vector<int>> min_val(final_rows, vector<int>(cols)); for (int j = 0; j < cols; ++j) { vector<int> col_max, col_min; for (int i = 0; i < a; ++i) { col_max.push_back(row_max[i][j]); col_min.push_back(row_min[i][j]); } vector<int> res_max = sliding_window(col_max, n, max_comp); vector<int> res_min = sliding_window(col_min, n, min_comp); for (int i = 0; i < final_rows; ++i) { max_val[i][j] = res_max[i]; min_val[i][j] = res_min[i]; } } // 计算最小差值 int result = INT_MAX; for (int i = 0; i < final_rows; ++i) { for (int j = 0; j < cols; ++j) { int diff = max_val[i][j] - min_val[i][j]; if (diff < result) { result = diff; } } } cout << result << endl; return 0; }```template<typename Comparator> 的作用 再解释一下vector<int> sliding_window

时间: 2025-06-14 13:10:52 浏览: 21
<think>嗯,用户让我解释一下这段C++代码中的`template<typename Comparator>`的作用,还有`vector<int> sliding_window`函数的功能。我得先仔细看看代码,理解每个部分的作用。 首先,`template<typename Comparator>`是C++中的模板声明,用于创建泛型函数或类。在这里,`sliding_window`函数是一个模板函数,接受一个比较器`Comparator`作为模板参数。这样,用户可以在调用函数时传入不同的比较器,比如最大或最小值的比较,从而让同一个函数处理滑动窗口的最大值或最小值。例如,代码中使用了`max_comp`和`min_comp`两个不同的比较器,分别用于求窗口内的最大值和最小值。 接下来是`sliding_window`函数本身。这个函数的作用应该是使用双端队列(deque)来实现滑动窗口的最值问题。滑动窗口问题通常需要在窗口移动时高效地维护当前窗口内的最值。常见的做法是使用单调队列,这里应该也是类似的逻辑。函数参数包括输入数组`arr`、窗口大小`k`和比较器`comp`。函数内部通过维护一个双端队列`dq`来保存当前窗口内可能成为最值的元素的索引。 在循环遍历数组时,对于每个新元素,首先从队列尾部移除所有不满足比较条件的元素,然后将当前索引加入队列。接着,检查队列头部是否已经超出窗口范围,如果是则移除。最后,当窗口大小足够时,将队列头部的元素(即当前窗口的最值)加入结果中。 用户可能想知道为什么使用模板比较器,以及滑动窗口函数的具体步骤。需要解释清楚模板的作用是让函数更通用,适用于不同的比较操作,比如求最大值或最小值。而滑动窗口函数的关键在于维护单调队列,确保每次操作的时间复杂度是O(n),从而提高整体效率。 可能还需要解释代码中的处理流程:先处理每一行的滑动窗口,得到每行的最值数组,再在列方向上处理这些结果,最终得到每个子矩阵的最值,并计算最小差值。这样分两步处理行列,是因为二维滑动窗口问题可以通过行列分别处理来降低复杂度,避免直接处理二维窗口的高计算量。 总结时,应强调模板比较器带来的灵活性和滑动窗口函数的高效实现,以及整个算法如何通过行列分解来解决问题。同时,要确保解释清晰,步骤分明,让用户能够理解代码的逻辑和设计思路。</think>这个程序用于解决二维滑动窗口中的最小极差问题。我将分两部分解释: $template<typename Comparator>$ 的作用: 1. 这是一个模板参数声明,表示`Comparator`是一个可变的比较器类型 2. 允许函数根据不同的比较逻辑(求最大值或最小值)复用同一套滑动窗口算法 3. 比较器通过lambda表达式传入: - $max\_comp = [](int a, int b)\{ return a >= b; \}$ 维护递减序列求最大值 - $min\_comp = [](int a, int b)\{ return a <= b; \}$ 维护递增序列求最小值 $vector<int> sliding_window$ 函数解析: 1. 核心逻辑:使用双端队列维护单调序列的滑动窗口极值 2. 工作流程: ```mermaid graph TD A[遍历元素] --> B{比较队列尾元素} B --> |当前元素更优| C[弹出队尾] B --> |否则| D[加入队列] C --> B D --> E{检查窗口范围} E --> |超出窗口| F[弹出队首] E --> |窗口已形成| G[记录队首极值] ``` 3. 关键操作解释: - `while (!dq.empty() && comp(arr[i], arr[dq.back()]))`:维护队列单调性 - `dq.front() <= i - k`:判断队首是否超出窗口范围 - `i >= k - 1`:当窗口完全进入数组时开始记录结果 4. 时间复杂度:$O(n)$,每个元素最多入队出队各一次 示例说明: 对于数组 [5,3,4,1],窗口大小3: - 最大值窗口过程:5→5,3→5,3,4→3,4→4,1 → 结果[5,4] - 最小值窗口过程:5→3→3,4→1 → 结果[3,1] 这个滑动窗口算法通过单调队列的维护,避免了每次窗口滑动时的重复比较,是典型的空间换时间优化策略。
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#include <iostream> #include <vector> #include <deque> #include <climits> using namespace std; template<typename Comparator> vector<int> sliding_window(const vector<int>& arr, int k, Comparator comp) { deque<int> dq; vector<int> res; for (int i = 0; i < arr.size(); ++i) { while (!dq.empty() && comp(arr[i], arr[dq.back()])) { dq.pop_back(); } dq.push_back(i); while (!dq.empty() && dq.front() <= i - k) { dq.pop_front(); } if (i >= k - 1) { res.push_back(arr[dq.front()]); } } return res; } int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(nullptr); int a, b, n; cin >> a >> b >> n; if (n == 1) { cout << 0 << endl; return 0; } vector<vector<int>> matrix(a, vector<int>(b)); for (int i = 0; i < a; ++i) { for (int j = 0; j < b; ++j) { cin >> matrix[i][j]; } } // 处理每一行,得到row_max和row_min vector<vector<int>> row_max(a); vector<vector<int>> row_min(a); auto max_comp = [](int a, int b) { return a >= b; }; auto min_comp = [](int a, int b) { return a <= b; }; for (int i = 0; i < a; ++i) { row_max[i] = sliding_window(matrix[i], n, max_comp); row_min[i] = sliding_window(matrix[i], n, min_comp); } // 处理列方向,得到最终的max_val和min_val int cols = row_max[0].size(); int final_rows = a - n + 1; vector<vector<int>> max_val(final_rows, vector<int>(cols)); vector<vector<int>> min_val(final_rows, vector<int>(cols)); for (int j = 0; j < cols; ++j) { vector<int> col_max, col_min; for (int i = 0; i < a; ++i) { col_max.push_back(row_max[i][j]); col_min.push_back(row_min[i][j]); } vector<int> res_max = sliding_window(col_max, n, max_comp); vector<int> res_min = sliding_window(col_min, n, min_comp); for (int i = 0; i < final_rows; ++i) { max_val[i][j] = res_max[i]; min_val[i][j] = res_min[i]; } } // 计算最小差值 int result = INT_MAX; for (int i = 0; i < final_rows; ++i) { for (int j = 0; j < cols; ++j) { int diff = max_val[i][j] - min_val[i][j]; if (diff < result) { result = diff; } } } cout << result << endl; return 0; }代码分析一下

#include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; int n, m; int a, b; long long ant; #include<deque> int nums[1000][1000]; int maxs1[1000][1000]; int mins1[1000][1000]; int maxs[1000]; int mins[1000]; deque<int>de; void maxfun(int arr[],int len,int k,int arrs[])//原数组长为len,名字是arr,窗口长为k,保存数组arrs { de.clear(); //需要保证队列为单调递减队列,取头部元素即为最大值,最后判断头部元素是不是在队列里 //队列放的是数组角标的原因是容易判断队列的第一个元素是否在窗口的范围之外 for (int i = 0; i < len; i++)//遍历 { while (!de.empty() and arr[i] >= arr[de.back()])//待入队的元素大于队尾的元素,出队 { de.pop_back(); //因为要找单调递减队列,待入队的元素太大了,将队尾的元素都出队,直到满足单调队列 //比如 7 4 3 ,5要入队,这个循环把4和3踢出队列 } de.push_back(i);//队尾入队 if (de.front() < i - k + 1)//判断队头是不是在队列内部,不在就队头出队 de.pop_front(); arrs[i] = arr[de.front()];//保存最大值 } } void minfun(int arr[], int len, int k, int arrs[]) { de.clear(); for (int i = 0; i <len; i++) { while (!de.empty() and arr[i] <= arr[de.back()]) de.pop_back(); de.push_back(i); if (de.front() < i - k + 1)//判断队头是不是在队列内部,不在就队头出队 de.pop_front(); arrs[i] = arr[de.front()];//保存最小值 } } int main() { cin >> n >> m >> a >> b;//2,3,1,2 for (int i = 0; i < n; i++) for (int j = 0; j < m; j++) cin >> nums[i][j]; for (int i = 0; i < n; i++) maxfun(nums[i], m, b, maxs1[i]); for (int i = 0; i < n; i++) minfun(nums[i], m, b, mins1[i]); //maxs1和mins1存储第一次每一行的最值 int maxarr[1000], minarr[1000]; for (int i = b-1; i < m; i++)//遍历maxs1和mins1的每一列,把值取出来 { for (int j = 0; j < n; j++) { maxarr[j] = maxs1[j][i]; minarr[j] = mins1[j][i]; } //调用函数 maxfun(maxarr, n, a, maxs); minfun(minarr, n, a, mins); for (int j = 0; j < n; j++) ant += (long long)(maxs[j] * mins[j]); } cout<<ant% 998244353; }

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