离散化及模板详解-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了离散化及模板详解。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

⭐写在前面的话：本系列文章旨在复习算法刷题中常用的基础算法与数据结构，配以详细的图例解释，总结相应的代码模板，同时结合例题以达到最佳的学习效果。本专栏面向算法零基础但有一定的C++基础的学习者。若C++基础不牢固，可参考：10min快速回顾C++语法，进行语法复习。

离散化

基本思想

首先，离散化是指数值域非常大，例如 $1-10^6$ ，但是个数相对较少,例如只有 $10^3$ 个, 但在我们的程序中需要通过这些数值作为下标,且依赖的是这些数值之间的顺序关系（当然通常这些数是有序的）。如果为了这 $10^3$ 个数而开一个 $10^6$ 的数组过于浪费空间，因此我们可以采用离散化的方法，将这些数映射到 $0-10^3$ 上，这个过程就叫做离散化。

注意：这里的映射数字指的是元素的下标数字，而非元素本身的数值。

算法思路

对于有序数组进行映射，其基本思路如下：

离散化及模板详解

针对可能存在的两个问题，有以下的解决方法：

1.数组中可能存在重复元素 ==> 对数组进行去重

常见写法：用cpp中的库函数来实现。

unique函数：将数组中的元素去重，并且返回去重后数组的尾端点。

离散化及模板详解

vector<int> alls; // 存储所有待离散化的值
sort(alls.begin(), alls.end()); // 将所有值排序
alls.erase(unique(alls.begin(), alls.end()), alls.end());   // 去掉重复元素

2.如何算出x离散化后的值 ==> 用二分法

int find(int x) // 找到第一个大于等于x的位置
{
    int l = 0, r = alls.size() - 1;
    while (l < r)
    {
        int mid = l + r >> 1;
        if (alls[mid] >= x) r = mid;
        else l = mid + 1;
    }
    // 映射到1, 2, ...n
    // 不加1的话是从0开始映射。
    return r + 1;
}

模板

vector<int> alls; // 存储所有待离散化的值
sort(alls.begin(), alls.end()); // 将所有值排序
alls.erase(unique(alls.begin(), alls.end()), alls.end());   // 去掉重复元素

// 二分求出x对应的离散化的值
int find(int x) // 找到第一个大于等于x的位置
{
    int l = 0, r = alls.size() - 1;
    while (l < r)
    {
        int mid = l + r >> 1;
        if (alls[mid] >= x) r = mid;
        else l = mid + 1;
    }
    // 映射到1, 2, ...n
    // 不加1的话是从0开始映射。
    return r + 1;
}

例题：区间和

假定有一个无限长的数轴，数轴上每个坐标上的数都是 0。

现在，我们首先进行 n 次操作，每次操作将某一位置 x 上的数加c。

接下来，进行 m 次询问，每个询问包含两个整数 l 和 r，你需要求出在区间 [l,r]之间的所有数的和。

输入格式

第一行包含两个整数 n 和 m。

接下来 n 行，每行包含两个整数 x 和 c。

再接下来 m 行，每行包含两个整数 l 和 r。

输出格式

共 m 行，每行输出一个询问中所求的区间内数字和。

数据范围

$10^9≤x≤10^9$ ,
$1≤n,m≤10^5$ ,
$10^9≤l≤r≤10^9$ ,
$- 10000 \leq c \leq 10000$

输入样例：

输出样例：

8
0
5

题目分析

数据范围很大，因此不能用哈希表，并且数轴上的数字是离散的，整体是稀疏的，我们可以采用离散化的方式进行映射。

add : 保存真实的下标和相应的值
alls : 用来保存真实的下标和映射的下标的关系
query : 用来保存查询的左右两个端点
a : 保存映射的坐标所对应的值
s: 保存映射的坐标所对应的值的前缀和

第一步: 输入数轴上所对应的值

for(int i=0;i<n;i++)
{
	int index,x; cin>>index>>x;
	add.push_back({index,x});//index 是我们真实的下标 x是数值
	alls.push_back(index);// 将真实的下标和我们想象的坐标建立映射关系
}

第二步: 输入我们的查询的区间

for(int i=0;i<m;i++)
	{
		int l,r; cin>>l>>r;
		query.push_back({l,r});//保存查询的区间
		
		alls.push_back(l);
		//将其左右端点也映射进来，目的是可以让我们在虚拟的映射表里找到，这对于我们后面的前缀和操作时是十分的方便的。
		//如果当我们在虚拟的映射表里找的时候，如果没有找到左右端点，那么前缀和无法求。
		alls.push_back(r);
	}

第三步: 将虚拟的坐标排序并去重

为啥去重:
是因为当我们输入
3 5
3 6
即给数轴上3的点加5 再加 6时。此时我们的坐标映射表里有了两个3 3 但其实它们对应的是同一个坐标。故需要去重，排序。

 sort(alls.begin(), alls.end());//排序
 alls.erase(unique(alls), alls.end());//去重(坐标)

第四步：根据真的坐标，来找到对应虚拟的坐标，将其位置加上其相对应的数值。
根据真的坐标找其对应的映射的坐标，用二分来查找。

int find(int x)
{
	int l=0,r=alls.size()-1;
	while(l<r)
	{
		int mid=l+r>>1;
		if(alls[mid]>=x) r=mid;
		else l=mid+1;
	}
	return l+1;//  因为要求前缀和，故下标从1开始方便，不用额外的再处理边界。
}

for(int i=0;i<add.size();i++)
{
		int x=find(add[i].first);
		a[x]+=add[i].second;
}

最后一步: 求前缀和，根据我们的查询的区间来输出区间的和

for(int i=1;i<=alls.size();i++) s[i]=s[i-1]+a[i];
	
for(int i=0;i<query.size();i++)
{
	int l=find(query[i].first),r=find(query[i].second);
	cout<<s[r]-s[l-1]<<endl;
}

code

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<vector>

using namespace std;

typedef pair<int, int>PII;

const int N = 300010;

int n,m;
int a[N],s[N];// a[N]是储存的数组，s[N]储存前缀和

vector<int> alls;
// 定义了两个pair的变量，add和query。
vector<PII> add, query;

int find(int x)
{
    int l = 0, r = alls.size() - 1;
    while(l < r)
    {
        int mid = l + r >> 1;
        if (alls[mid] >= x)r = mid;
        else l = mid + 1;
    }
    return r + 1;
}

int main()
{
    cin >> n >> m;
    // 对数字与坐标输入
    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
        int x,c;
        cin >> x >> c;
        add.push_back({x, c});
        
        alls.push_back(x);
    }
    // 对左右边界输入
    for(int i = 0; i < m; i++)
    {
        int l, r;
        cin >> l >> r;
        query.push_back({l, r});
        
        alls.push_back(l);
        alls.push_back(r);
        
    }
    // 进行去重
    sort(alls.begin(), alls.end());
    alls.erase(unique(alls.begin(),alls.end()), alls.end());
    // 遍历add
    for(auto item : add)
    {
        // 找到该值的位置
        int x = find(item.first);
        // 用数组存储该值，相当于在空数组上加上这个数字
        a[x] += item.second;
    }
    // 前缀和数组
    for(int i = 1; i <= alls.size(); i++)s[i] = s[i - 1] + a[i];
    
    for(auto item : query)
    {
        // 找到左右边界的位置
        int l = find(item.first), r = find(item.second);
        // 输出该段的和
        cout << s[r] - s[l - 1] << endl;
    }
    return 0;
    
}

注意：经过此过程，alls数组上只有要添加的值与区间的边界。

上面是c++的写法，通常在Java和Python中也可以自己实现这种去重的unique算法。可以采用双指针算法实现。

写一个迭代器数组，双指针判断，遍历数组，如果元素不是首数字且不和后一位相同，则记录在a[j]数组中。

注意是在同一个数组中操作的，但是可以保证去重数组长度始终小于等于原数组。最后返回a[0] ~ a[j - 1]即可。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-427862.html

vector<int>::iterator unique(vector<int> &a)
{
    int j = 0;
    for(int i = 0; i < a.size(); i++)
    {
        if(!i || a[i] != a[i - 1])
            a[j++] = a[i];
    }
    // 在a[0] ~ a[j - 1]有所有a中不重复的数
    return a.begin() + j;
}