【算法小课堂】深入理解前缀和算法

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  • 前缀和是指某序列的前n项和,可以把它理解为数学上的数列的前n项和,而差分可以看成前缀和的逆运算。合理的使用前缀和与差分,可以将某些复杂的问题简单化。

我们通过一个例子来理解前缀和算法的优势:

一维前缀和:

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我们可以通过暴力的解法去解决这个问题,但是这样时间复杂度会比较高,达到O(n*q)

我们可以对暴力解法进行优化:

我们以【1,4,7,2,5,8,3,6,9】这个数组来讲解前缀和(快速求出数组中某个连续区间的元素和)这个算法

index为数组下标,至于为什么下标从一开始后面会讲!!!

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我们提前弄一个前缀和数组dp,这个数组的元素dp【i】代表【1,i】区间内所有元素之和

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我们在求dp的时候肯定不可以用暴力解法,不然的话时间复杂度又上去了,

dp【i】代表 【1,i】区间内所有元素之和,那dp【i-1】代表 【1,i-1】区间内所有元素之和

  • dp【i】就可以等于dp【i-1】+arr【i】

那我们再来看看题目,题目要求我们输出从l到r区间内所有元素之和

那我们可以直接输出dp【r】-dp【l-1】

#include <iostream>
#include<vector>
using namespace std;
int main() {
    int n,q;
    cin>>n>>q;
    vector<int> arr(n+1);
    for(int i=1;i<=n;i++) cin>>arr[i];
    vector<long long> dp(n+1);
    for(int i=1;i<=n;i++) dp[i]=dp[i-1]+arr[i];
    while(q--)
    {
        int l,r;
        cin>>l>>r;
        cout<<dp[r]-dp[l-1]<<endl;
    }
    return 0;
}
// 64 位输出请用 printf("%lld")

二位前缀和:

首先如果我们使用暴力解法时间复杂度,直接就是O(nmq),我们可以对其使用前缀和算法优化

我们可以创建一个(n+1)(m+1)的的数组arr和(n+1)(m+1)的的前缀和数组dp

  • 这里数组坐标加一也是为了防止越界的情况

dp【i】【j】代表从(1,1)~(i,j)这个区间内所有元素之和

我们如何快速求出dp【i】【j】的值呢?以下面这个数组为例,假设我们要求的是dp【3】【3】

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我们先来观察一个通用图:我们要求多少A+B+C+D之和

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A+B+C+D=(A+B)+(A+C)+D-A,括号内的是一个整体

我们可以结合下标的关系推导进一步的关系

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A+B+C+D=(A+B)+(A+C)+D-A

​ =dp【i-1】【j】+dp【i】【j-1】+arr【i】【j】-dp【i-1】【j-1】

这样我们就求出来了dp的每一个数了,回到题目上,题目要求我们输出(x1,y1)~(x2,y2)这个区间内的所有元素之和,假设让我们输出是是这个区间

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  • D=(A+B+C+D)-(A+B)-(A+C)+A

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D=(A+B+C+D)-(A+B)-(A+C)+A

= dp【x2】【y2】-dp【x1-1】【y2】-dp【x2】【y1-1】+dp【x1-1】【y1-1】

为了防止越界,我们开辟数组也要多开一行一列

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