[算法入门]单调队列
引入
现在，KuaiD有一台电脑，他要完成一个任务。他拿到了一个只有10个数字的序列和两个数字\(x,y\)，数列会完整的显示在电脑屏幕上，他要找出区间\([x,y]\)之间的最小值，由于KuaiD懒得很，他决定写代码解决这个问题
初次尝试
KuaiD沉思了一会，决定简单（粗暴）地解决这个问题，读入整个序列，从\(x\)到\(y\)一一遍历，随时更新就行了，于是他写出了下面的代码：
#include <iostream>
#include <cstdio>
#define Max 0x3ffffff
using namespace std;
int a[11],x,y,minn = Max;
int main(){
for (int i = 1;i <= 10;i ++)
cin >> a[i];
cin >> x >> y;
for (int i = x;i <= y;i ++)
minn = min(a[i],minn);
cout << "Min:" << minn << endl;
return 0;
}
思考·Ⅰ
KuaiD很轻易的解决了问题，但是他还有很充足的时间，他开始了胡思乱想。
“我又没有更能装13，或者更麻烦（？）的解决方法呢？”
他拿出了一个数据，开始尝试用一个队列解决，数列为：\(7,6,8,12,9,10,3,1,5,6\);\(x=3,y=7\);
KuaiD是这样想的
考虑每一个数时，先判断是否在范围之内，若在范围中，将它与队中元素比较，队中比这个数大的都出队，这个数由于出现晚，且必在范围内，将他入队（此时KuaiD觉得这样更加麻烦了，但他还是想分析下去）。
KuaiD开始了模拟
考虑第1个数：7，但7并不在要求的范围内，忽略，此时队列为空
考虑第2个数：6，但6并不在要求的范围内，忽略，此时队列为空
考虑第3个数：8，此时8在范围内，且队中为空，于是将8入队，此时队列为\(\{8\}\)
考虑第4个数：12，队列中8比12小，但12出现的晚，于是将12入队，此时队列为\(\{8,12\}\)
考虑第5个数：9，队列中12比9大，于是将12出队，9入队，此时队列为\(\{8,9\}\)
考虑第6个数：10，队列中8，9比10小，但10出现的晚，于是将10入队，此时队列为\(\{8,9,10\}\)
考虑第7个数：3，队列中8,9,10都比3大，于是将8,9,10出队，3入队，此时队列为\(\{3\}\)
后面的数超出了范围，必定都不入队，KuaiD发现，队列中总是一个单调上升队列，且队首元素即为当前范围内的最小值，故答案为3，KuaiD停止了思考，写出了以下代码：
#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;
int a[11],x,y,q[11];
int main(){
for (int i = 1;i <= 10;i ++)
cin >> a[i];
cin >> x >> y;
int head = 1,tail = 0;
for (int i = 1;i <= 10;i ++){
if (i < x || i > y)
continue;
while (head <= tail && q[tail] >= a[i])
tail --;
tail ++;
q[tail] = a[i];
}
cout << q[head];
return 0;
}
任务升级
KuaiD刚打完代码，新的任务就到了，他拿到了一张图片，图片上有一个长度为\(n\)的数列，由于显示比例问题，KuaiD的电脑屏幕只能同时显示\(k\)个数，不知为何，并没有给出让KuaiD求什么。
KuaiD想了想，看时间还充沛，决定自己给自己出一个任务，当他从左向右查看图片时，每一时刻向后查看一个数，此时屏幕最左边的数会被隐藏，他想求出每一时刻屏幕上的最大值和最小值(KuaiD有一些特殊的手段能瞬间从图片中得到所需的信息)
暴力求解
KuaiD并不想耗费太多的脑力，所以他决定使用暴力的方法，对状态进行枚举；
片刻之后，他得到了以下代码：
#include<iostream>
using namespace std;
int n,k;
int a[3000003];
int f[3000003];
int main() {
cin >> n >> k;
int tot = 0;
for(int i = 1;i <= n;i ++)
cin >> a[i];
for(int i = k;i <= n;i ++) {
int maxn = -0x3fffff,minx = 0x3fffff;
for(int j = i - k + 1;j <= i;j ++) {
if(a[j] > maxn) maxn = a[j];
if(a[j] < minx) minx = a[j];
}
cout << minx << " ";
f[++ tot] = maxn;
}
cout << endl;
for(int i = 1;i <= tot;i ++)
cout << f[i] << " ";
return 0;
}
思考·Ⅱ
KuaiD用上面的代码完成了几个数据的处理，可是他发现，这样的时间复杂度为\(O(n \cdot k)\)，在处理大数据时会花费掉他很多时间，甚至耽搁他过会儿的行程，KuaiD可不想打乱自己看学习资源的计划。KuaiD开始思考优化。
KuaiD突然想到了自己无聊时的想法，能不能用队列进行优化？
在求最小值时，考虑每一个数，将它与队中元素比较，队中比这个数大的都出队（在当前范围内，比这个数大的一定不是该范围的最小值），这个数由于出现晚，即使比现在队伍中的数大，但会在屏幕上持续出现更久（这个数会出现在后面的范围），所以必须将他入队，若当前队首已出屏幕可查看的范围，将其出队，那么这个队列一定是单调递增的，这样得到的队首，不正是该区间的最小值吗？
求最大值同理
如何判断当前队首是否超出范围呢？每个数有一个编号，为\(1,2,...,n\),当前考虑的是第\(i\)个数，当第\(i\)个数进入屏幕后，最左侧为第\(i-k+1\)个数，也就是说，如果当前队首的编号小于等于\(i-k\)，这个数必定是超出范围的。
于是，他得到了以下代码：
#include <iostream>
#include <cstdio>
#define Max 2000005
using namespace std;
struct Num{
int index,x; //index为数字编号，x为数字本身
};
int a[Max]; //原数列
Num q[Max]; //队列
int main(){
int n,m;
int front = 1,back = 0; //设置头指针和尾指针，当头指针大于尾指针是队列为空
cin >> n >> m; //输入，不多bb
for (int i = 1;i <= n;i ++)
cin >> a[i];
for (int i = 1;i <= n;i ++){ //找最小值
while (front <= back && q[back].x >= a[i])
//当队列不为空时，从队尾开始，凡是比这个数大的都出队，因为绝不是这个范围的最小值
back --;
back ++;
q[back].x = a[i];
q[back].index = i; //这个数是必定入队的，自己想想为什么
if (front <= back){
if (q[front].index + m <= i) //如果当前队首的数字出了范围
front ++;
if (i >= m)
//即使是第一个范围，也是同时显示k（m）个数，而处理第1~k-1数时，队列中有数但并不是所求范围的解
cout << q[front].x << " "; //当前队首即为当前范围的解
}
}
cout << endl;
front = 1;
back = 0; //记得需要清空队列
for (int i = 1;i <= n;i ++){ //求最大值，同上
while (front <= back && q[back].x <= a[i])
back --;
back ++;
q[back].x = a[i];
q[back].index = i;
if (front <= back){
if (q[front].index + m <= i)
front ++;
if (i >= m)
cout << q[front].x << " ";
}
}
return 0;//完美结束
}
通过计算发现这样的时间复杂度竟然只有\(O(n)\)!
KuaiD定睛一看，这不就是单调队列吗！
单调队列说明
以这个数据为例：\(n=8,k=3\)
\(a[]=\{1,3,-1,-3,5,3,6,7\}\)
则有下列表格：
思考求最小值时，为什么队列中的数是单调递增的。我们发现，当新考虑一个数时，队列中比它大的数都会出队，因而在这个数之前的队列中的所有数都比它小，由于每次最多只有一个数出界，也就只用判断一次队首元素编号
如上面所说，在求最小值时，考虑每一个数，将它与队中元素比较，队中比这个数大的都出队（在当前范围内，比这个数大的一定不是该范围的最小值），这个数由于出现晚，即使比现在队伍中的数大，但会在屏幕上持续出现更久（这个数会出现在后面的范围），所以必须将他入队，若当前队首已出屏幕可查看的范围，将其出队，那么这个队列一定是单调递增的，这样得到的队首，正是该区间的最小值
单调队列的使用并不广泛，但对于某些题目有特别的效果
以上是本人无知时提出的暴论。。。单调队列对某些 DP 具有很好的优化效果
更新日志及说明
更新
- 初次完成编辑 - \(2020.6.24\)
本文若有更改或补充会持续更新
