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 [ST 表模板题](https://www.luogu.org/problemnew/show/P3865) 

题目大意：给定 $n$ 个数，有 $m$ 个询问，对于每个询问，你需要回答区间 $[x,y]$ 中的最大值。

题目大意：给定 $n$ 个数，有 $m$ 个询问，对于每个询问，你需要回答区间 $[l,r]$ 中的最大值。

考虑暴力做法。每次都对区间 $[x,y]$ 扫描一遍，求出最大值。

考虑暴力做法。每次都对区间 $[l,r]$ 扫描一遍，求出最大值。

显然，这个算法会超时。

基于倍增思想，我们考虑如何求出区间最大值。可以发现，如果按照一般的倍增流程，每次跳 $2^i$ 步的话，询问时的复杂度仍旧是 $\Theta(\log n)$ ，并没有比线段树更优，反而预处理一步还比线段树慢。

但是，我们发现 $\max(x,x)=x$ ，也就是说，区间最大值是一个具有 `可重复贡献` 性质的问题。用于求区间最大值的时候采用的预处理区间可以重叠而不影响答案。像区间和就不具有这个性质，如果求区间和的时候采用的预处理区间重叠了，则会导致重叠部分被计算两次，这是我们所不愿意看到的。

但是，我们发现 $\max(x,x)=x$ ，也就是说，区间最大值是一个具有“可重复贡献”性质的问题，也就是说，即使用来求最大值的预处理区间有重叠部分，只要这些区间的并是所求的区间，最终计算出的答案就是正确的。像区间和就不具有这个性质，如果求区间和的时候采用的预处理区间重叠了，则会导致重叠部分被计算两次，这是我们所不愿意看到的。

如果手动模拟一下，可以发现我们能使用至多两个预处理过的区间来覆盖询问区间，也就是说，询问时的时间复杂度被降至 $\Theta(1)$ ，在处理有大量询问的题目时十分有效。

1.  输入输出数据一般很多，建议开启输入输出优化。

2.  每次用 [std::log](https://en.cppreference.com/w/cpp/numeric/math/log) 重新计算 log 函数值并不值得，建议如下预处理：

2.  每次用 [std::log](https://en.cppreference.com/w/cpp/numeric/math/log) 重新计算 log 函数值并不值得，建议进行如下的预处理：

$$

\left\{\begin{aligned}

## 附录：ST 表求区间 GCD 的时间复杂度分析

在算法运行的时候，可能要经过 $\Theta(\log n)$ 次迭代。每一次迭代都可能会使用 GCD 函数进行递归，令值域为 $w$ ，GCD 函数的时间复杂度最高是 $\Omega(\log w)$ 的，所以总时间复杂度看似有 $\Omicron(n\log n\log w)$ 。

在算法运行的时候，可能要经过 $\Theta(\log n)$ 次迭代。每一次迭代都可能会使用 GCD 函数进行递归，令值域为 $w$ ，GCD 函数的时间复杂度最高是 $\Omega(\log w)$ 的，所以总时间复杂度看似有 $O(n\log n\log w)$ 。

但是，在 GCD 的过程中，每一次递归（除最后一次递归之外）都会使数列中的某个数至少减半，而数列中的数最多减半的次数为 $\log_2 (w^n)=\Theta(n\log w)$ ，所以，GCD 的递归部分最多只会运行 $O(n\log w)$ 次。再加上循环部分（以及最后一层递归）的 $\Theta(n\log n)$ ，最终时间复杂度则是 $O(n(\log w+\log x))$ ，由于可以构造数据使得时间复杂度为 $\Omega(n(\log w+\log x))$ ，所以最终的时间复杂度即为 $\Theta(n(\log w+\log x))$ 。

    在一次迭代中，所花费的时间相当于迭代循环所花费的时间与 GCD 所花费的时间之和。其中，GCD 花费的时间有长有短。最短可能只有两次甚至一次递归，而最长可能有 $O(\log w)$ 次递归。但是，GCD 过程中，除最开头一层与最末一层以外，每次递归都会使“待考虑数列”中的某个结果至少减半。即， $\Phi(A)$ 会减少至少 $1$ ，该层递归所用的时间可以被势能函数均摊。

    同时，我们可以看到， $\Phi(A)$ 的初值最大为 $\log_2 (w^n)=\Theta(n\log w)$ ，而 $\Phi(A)$ 不增。所以，ST 表预处理部分的时间复杂度为 $\Omicron(n(\log w+\log n))$ 。

    同时，我们可以看到， $\Phi(A)$ 的初值最大为 $\log_2 (w^n)=\Theta(n\log w)$ ，而 $\Phi(A)$ 不增。所以，ST 表预处理部分的时间复杂度为 $O(n(\log w+\log n))$ 。