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RMQ와 LCA를 위한 스파스 테이블(Sparse Table) 최적화: 구간 최소/최대/공통 조상 빠르게 찾기스파스 테이블(Sparse Table)은 정적 데이터에서 구간 최소값(RMQ), 최대값, GCD 등을**매우 빠르게 계산(O(1))**할 수 있는 자료구조입니다.특히 LCA(Lowest Common Ancestor) 문제 해결에도 최적화되어 있습니다.이번 글에서는 스파스 테이블의 구조와 구성 원리, RMQ 문제 해결법,그리고 LCA 문제를 스파스 테이블로 최적화하는 방법까지 다룹니다.✅ 스파스 테이블(Sparse Table) 개념정적 배열에서 여러 구간의 최솟값/최댓값/GCD 등을 빠르게 구하는 자료구조전처리 시간: O(N log N)쿼리 시간: O(1)🔑 스파스 테이블 사용 조건업데이트가 없는..

세그먼트 트리, 펜윅 트리, 스파스 테이블 비교: 상황별 자료구조 선택 전략데이터 구간 연산을 빠르게 처리하기 위해 가장 많이 사용되는 자료구조는 세그먼트 트리(Segment Tree),펜윅 트리(Fenwick Tree/BIT), 그리고 **스파스 테이블(Sparse Table)**입니다.이번 글에서는 이 세 가지 자료구조의 구조적 특징, 시간 복잡도, 사용 상황을 비교하여실전 문제에서 올바르게 선택할 수 있는 전략을 정리합니다.✅ 자료구조 개요 비교자료구조 연산 종류 초기화 시간 쿼리 시간 업데이트 시간세그먼트 트리합, 최댓값, 최솟값 등O(N)O(log N)O(log N)펜윅 트리합, XOR 등 누적합O(N)O(log N)O(log N)스파스 테이블최댓값, 최솟값, GCDO(N log N)O(1)❌ ..