針對一些二維區間最值問題，用一維ＲＭＱ來解決顯然是不夠的。所以，要改進算法。鑒於網上沒有ＰＡＳＣＡＬ版的ＲＭＱ標程與解析，所以小可在這里簡單的講一下。
核心思想和一維的一樣，只是在計算區間時略有不同。用數組Ｆ［ｉ，ｊ，ｋ］表示以ｉ，ｊ為左上角的矩形，長度為（１ ｓｈｌ ｋ），然后在循環時取四個矩形的最值，具體偽代碼如下：
for k:=1 to x do ／／ ｘ為要處理矩形的最大邊長的ｔｒｕｎｃ（ｌｏｇ２ｍａｘ）值
for i:=1 to n+1-(1 shl k) do
for j:=1 to m+1-(1 shl k) do ／／循環上和一維的一樣，只是多加了一層而已
f[i,j,k]:=max(f[i,j,k-1],f[i+1 shl (k-1),j,k-1],f[i,j+1 shl (k-1),k-1],f[i+1 shl (k-1),j+1 shl (k-1),k-1]);
／／ 分成四塊正方形計算
查詢時和一維的一樣，這里不再詳講。
總的時間復雜度為Ｏ（ｌｏｇＮ＊Ｎ２＋Ｍ） 在這里將待處理矩形看做正方形，Ｍ為詢問次數
提別提醒：因為循環次數較多，反復調用ｓｈｌ函數會導致常數變大，所以有時可以開一個數組預存要用到的值，以減少時間上的浪費。
＂理想的正方形＂就可以用以上方法完美的解決掉，時間略慢，附上代碼
ＡＣ代碼：
｛
program zht;
var n,m,s,x,i,j,k,q,w,ans:longint;
f1,f2:array[0..1000,0..1000,0..7] of longint;
z:longint;
function mm(a,b:longint):longint;
begin if a>b then mm:=a else mm:=b;
end;
function max(a,b,c,d:longint):longint;
begin
max:=mm(mm(a,b),mm(c,d));
end;
function mmm(a,b:longint):longint;
begin
if a<b then mmm:=a else mmm:=b; end;
function min(a,b,c,d:longint):longint;
begin
min:=mmm(mmm(a,b),mmm(c,d));
end;
begin
assign(input,'square.in');
assign(output,'square.out');
reset(input);
rewrite(output);
readln(n,m,s);
for i:=1 to n do
for j:=1 to m do
begin
read(z);
f1[i,j,0]:=z;
f2[i,j,0]:=z;
end;
x:=trunc(ln(s)/ln(2));
for k:=1 to x do
for i:=1 to n+1-(1 shl k) do
for j:=1 to m+1-(1 shl k) do
begin
f1[i,j,k]:=max(f1[i,j,k-1],f1[i+1 shl (k-1),j,k-1],f1[i,j+1 shl (k-1),k-1],f1[i+1 shl (k-1),j+1 shl (k-1),k-1]); f2[i,j,k]:=min(f2[i,j,k-1],f2[i+1 shl (k-1),j,k-1],f2[i,j+1 shl (k-1),k-1],f2[i+1 shl (k-1),j+1 shl (k-1),k-1]);
end; ／／ 兩個存最值的數組預處理
ans:=maxlongint;
for i:=1 to n-s+1 do
for j:=1 to m-s+1 do
begin
q:=max(f1[i,j,x],f1[i+s-(1 shl x),j,x],f1[i,j+s-(1 shl x),x],f1[i+s-(1 shl x),j+s-(1 shl x),x]);
w:=min(f2[i,j,x],f2[i+s-(1 shl x),j,x],f2[i,j+s-(1 shl x),x],f2[i+s-(1 shl x),j+s-(1 shl x),x]);
ans:=mmm(q-w,ans); ／／ 窮舉頂點，計算最小差值
end;
writeln(ans);
close(input);
close(output);
end.
｝
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