Для решения данной задачи можно воспользоваться структурой данных "декартово дерево". Декартово дерево - это бинарное дерево поиска, в котором каждый узел имеет два свойства: ключ и приоритет. Ключи узлов упорядочены по значению, а приоритеты выбираются случайным образом. Декартово дерево строится следующим образом: 1. Создаем пустое дерево. 2. Добавляем элементы из заданной последовательности в дерево один за другим. 3. При добавлении каждого элемента, он становится новым корнем дерева, если его приоритет больше приоритета текущего корня. В противном случае, ищем место для вставки элемента, спускаясь по дереву до места, где его ключ будет больше ключей всех левых поддеревьев и меньше ключей всех правых поддеревьев. 4. При вставке элемента, разделяем найденное место на два поддерева: левое поддерево с элементами меньшими текущего ключа и правое поддерево с элементами большими текущего ключа. Корнем левого поддерева становится родитель добавляемого элемента, а правого поддерева - сам добавляемый элемент. 5. После вставки элемента, обновляем соответствующие поля размеров поддеревьев и приоритетов. После построения декартова дерева, чтобы выполнить запросы нахождения элемента, не равного минимуму на отрезке от L до R, можно использовать следующий алгоритм: 1. Ищем элемент с индексом (L-1) в дереве. Получаем дерево, в котором все элементы с индексами от 0 до (L-1) включительно будут находиться в левом поддереве найденного элемента (т.к. ключи узлов упорядочены по возрастанию). 2. Ищем элемент с индексом R в найденном дереве. Получаем новое дерево, в котором все элементы с индексами от L до R включительно будут находится в правом поддереве найденного элемента (т.к. ключи узлов упорядочены по возрастанию). 3. В полученном правом поддереве ищем самый левый элемент, не равный минимуму на этом отрезке. Этот элемент и будет ответом на запрос. Алгоритм поиска элемента по индексу в дереве выглядит следующим образом: 1. Если индекс текущего узла равен (L-1) или R, то текущий узел - искомый элемент. Возвращаем его. 2. Если индекс L меньше, чем размер левого поддерева текущего узла, то искомый элемент находится в левом поддереве. Рекурсивно вызываем поиск в левом поддереве. 3. Если индекс L больше, чем размер левого поддерева текущего узла, то искомый элемент находится в правом поддереве. Для того, чтобы найти индекс в правом поддереве, нужно вычесть из индекса L размер левого поддерева и одну единицу (т.к. текущий узел - не искомый элемент, его необходимо исключить из поиска). Рекурсивно вызываем поиск в правом поддереве с новым индексом. Алгоритм построения декартова дерева и выполнения запросов имеет сложность O(N log N), где N - количество элементов в последовательности. Это объясняется необходимостью выполнения операций вставки и поиска в дереве. Приведу реализацию данного алгоритма на языке Python:

python

import random



class TreapNode:

    def __init__(self, key):

        self.key = key

        self.priority = random.random()

        self.size = 1

        self.left = None

        self.right = None





def merge(left, right):

    if not left or not right:

        return left or right



    if left.priority > right.priority:

        left.right = merge(left.right, right)

        left.size = get_size(left.left) + get_size(left.right) + 1

        return left

    else:

        right.left = merge(left, right.left)

        right.size = get_size(right.left) + get_size(right.right) + 1

        return right





def split(root, key):

    if not root:

        return None, None



    if get_size(root.left) >= key:

        left, root.left = split(root.left, key)

        root.size = get_size(root.left) + get_size(root.right) + 1

        return left, root

    else:

        root.right, right = split(root.right, key - get_size(root.left) - 1)

        root.size = get_size(root.left) + get_size(root.right) + 1

        return root, right





def insert(root, key):

    if not root:

        return TreapNode(key)



    left, right = split(root, key)

    node = TreapNode(key)

    return merge(merge(left, node), right)





def get_size(root):

    return root.size if root else 0





def get_element(root, index):

    if not root:

        return None



    if index < get_size(root.left):

        return get_element(root.left, index)

    elif index > get_size(root.left):

        return get_element(root.right, index - get_size(root.left) - 1)

    else:

        return root.key





def find_non_minimum_element(root, L, R, minimum):

    if not root:

        return None



    if L <= get_size(root.left) and get_size(root.left) < R:

        if root.key != minimum:

            return root.key

        else:

            return find_non_minimum_element(root.left, L, get_size(root.left), minimum)



    if L < get_size(root.left):

        return find_non_minimum_element(root.left, L, R, minimum)

    else:

        return find_non_minimum_element(root.right, L - get_size(root.left) - 1, R - get_size(root.left) - 1, minimum)





def main():

    sequence = [5, 3, 7, 6, 2, 8, 4, 1, 9]

    L = 3

    R = 7



    treap = None

    for number in sequence:

        treap = insert(treap, number)



    minimum = get_element(treap, L-1)

    result = find_non_minimum_element(treap, L, R, minimum)



    print(result)





if __name__ == "__main__":

    main()

В данной реализации заданная последовательность чисел хранится в декартовом дереве. Запросы обрабатываются за O(log N), где N - количество элементов в последовательности. Размеры поддеревьев и индексы элементов нумеруются с нуля. Вводится последовательность чисел и запрашивается элемент на отрезке от L до R включительно, не равный минимуму на этом отрезке. Надеюсь, данное пояснение поможет вам понять задачу и реализацию решения с использованием декартового дерева.