通俗易懂的C++前綴和與差分算法圖文示例詳解
1、前綴和
前綴和是指某序列的前n項(xiàng)和,可以把它理解為數(shù)學(xué)上的數(shù)列的前n項(xiàng)和,而差分可以看成前綴和的逆運(yùn)算。合理的使用前綴和與差分,可以將某些復(fù)雜的問題簡(jiǎn)單化。
2、前綴和算法有什么好處?
先來(lái)了解這樣一個(gè)問題:
輸入一個(gè)長(zhǎng)度為n的整數(shù)序列。接下來(lái)再輸入m個(gè)詢問,每個(gè)詢問輸入一對(duì)l, r。對(duì)于每個(gè)詢問,輸出原序列中從第l個(gè)數(shù)到第r個(gè)數(shù)的和。
我們很容易想出暴力解法,遍歷區(qū)間求和。
代碼如下:
int n,m; scanf("%d%d",&n,&m); for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&a[i]); while(m--) { int l,r; int sum=0; scanf("%d%d",&l,&r); for(int i=l;i<=r;i++) { sum+=a[i]; } printf("%d\n",sum); }
這樣的時(shí)間復(fù)雜度為O(n*m)
,如果n
和m
的數(shù)據(jù)量稍微大一點(diǎn)就有可能超時(shí),而我們?nèi)绻褂们熬Y和的方法來(lái)做的話就能夠?qū)r(shí)間復(fù)雜度降到O(n+m)
,大大提高了運(yùn)算效率。
具體做法:
首先做一個(gè)預(yù)處理,定義一個(gè)sum[]
數(shù)組,sum[i]
代表a
數(shù)組中前i
個(gè)數(shù)的和。
求前綴和運(yùn)算:
const int N=1e5+10; int sum[N],a[N]; //sum[i]=a[1]+a[2]+a[3].....a[i]; for(int i=1;i<=n;i++) { sum[i]=sum[i-1]+a[i]; }
然后查詢操作:
scanf("%d%d",&l,&r); printf("%d\n", sum[r]-sum[l-1]);
對(duì)于每次查詢,只需執(zhí)行sum[r]-sum[l-1]
,時(shí)間復(fù)雜度為O(1)
原理
sum[r] =a[1]+a[2]+a[3]+a[l-1]+a[l]+a[l+1]......a[r];
sum[l-1]=a[1]+a[2]+a[3]+a[l-1];
sum[r]-sum[l-1]=a[l]+a[l+1]+......+a[r];
圖解
這樣,對(duì)于每個(gè)詢問,只需要執(zhí)行 sum[r]-sum[l-1]
。輸出原序列中從第l
個(gè)數(shù)到第r個(gè)數(shù)的和的時(shí)間復(fù)雜度變成了O(1)
。
我們把它叫做一維前綴和。
總結(jié):
練習(xí)一道題目
輸入一個(gè)長(zhǎng)度為n的整數(shù)序列。
接下來(lái)再輸入m個(gè)詢問,每個(gè)詢問輸入一對(duì)l, r。
對(duì)于每個(gè)詢問,輸出原序列中從第l個(gè)數(shù)到第r個(gè)數(shù)的和。
輸入格式
第一行包含兩個(gè)整數(shù)n和m。
第二行包含n個(gè)整數(shù),表示整數(shù)數(shù)列。
接下來(lái)m行,每行包含兩個(gè)整數(shù)l和r,表示一個(gè)詢問的區(qū)間范圍。
輸出格式
共m行,每行輸出一個(gè)詢問的結(jié)果。
數(shù)據(jù)范圍
1≤l≤r≤n,
1≤n,m≤100000,
−1000≤數(shù)列中元素的值≤1000
輸入樣例:
5 3
2 1 3 6 4
1 2
1 3
2 4
輸出樣例:
3
610
代碼:
#include <iostream> using namespace std; const int N = 100010; int n, m; int a[N], s[N]; int main() { scanf("%d%d", &n, &m); for (int i = 1; i <= n; i ++ ) scanf("%d", &a[i]); for (int i = 1; i <= n; i ++ ) s[i] = s[i - 1] + a[i]; // 前綴和的初始化 while (m -- ) { int l, r; scanf("%d%d", &l, &r); printf("%d\n", s[r] - s[l - 1]); // 區(qū)間和的計(jì)算 } return 0; }
3、二維前綴和
如果數(shù)組變成了二維數(shù)組怎么辦呢?
先給出問題:
輸入一個(gè)n行m列的整數(shù)矩陣,再輸入q個(gè)詢問,每個(gè)詢問包含四個(gè)整數(shù)x1, y1, x2, y2,表示一個(gè)子矩陣的左上角坐標(biāo)和右下角坐標(biāo)。對(duì)于每個(gè)詢問輸出子矩陣中所有數(shù)的和。
同一維前綴和一樣,我們先來(lái)定義一個(gè)二維數(shù)組s[][]
, s[i][j]
表示二維數(shù)組中,左上角(1,1)
到右下角( i,j )
所包圍的矩陣元素的和。接下來(lái)推導(dǎo)二維前綴和的公式。
先看一張圖:
紫色面積是指(1,1)
左上角到(i,j-1)
右下角的矩形面積, 綠色面積是指(1,1)
左上角到(i-1, j )
右下角的矩形面積。每一個(gè)顏色的矩形面積都代表了它所包圍元素的和。
從圖中我們很容易看出,整個(gè)外圍藍(lán)色矩形面積s[i][j]
= 綠色面積s[i-1][j]
+ 紫色面積s[i][j-1]
- 重復(fù)加的紅色的面積s[i-1][j-1]
+小方塊的面積a[i][j]
;
因此得出二維前綴和預(yù)處理公式
s[i] [j] = s[i-1][j] + s[i][j-1 ] + a[i] [j] - s[i-1][ j-1]
接下來(lái)回歸問題去求以(x1,y1)
為左上角和以(x2,y2)
為右下角的矩陣的元素的和。
如圖:
紫色面積是指 ( 1,1 )
左上角到(x1-1,y2)
右下角的矩形面積 ,黃色面積是指(1,1)
左上角到(x2,y1-1)
右下角的矩形面積;
不難推出:
綠色矩形的面積 = 整個(gè)外圍面積s[x2, y2]
- 黃色面積s[x2, y1 - 1]
- 紫色面積s[x1 - 1, y2]
+ 重復(fù)減去的紅色面積 s[x1 - 1, y1 - 1]
因此二維前綴和的結(jié)論為:
以(x1, y1)
為左上角,(x2, y2)
為右下角的子矩陣的和為:
s[x2, y2] - s[x1 - 1, y2] - s[x2, y1 - 1] + s[x1 - 1, y1 - 1]
總結(jié):
練習(xí)一道完整題目:
輸入一個(gè)n行m列的整數(shù)矩陣,再輸入q個(gè)詢問,每個(gè)詢問包含四個(gè)整數(shù)x1, y1, x2, y2,表示一個(gè)子矩陣的左上角坐標(biāo)和右下角坐標(biāo)。
對(duì)于每個(gè)詢問輸出子矩陣中所有數(shù)的和。
輸入格式
第一行包含三個(gè)整數(shù)n,m,q。
接下來(lái)n行,每行包含m個(gè)整數(shù),表示整數(shù)矩陣。
接下來(lái)q行,每行包含四個(gè)整數(shù)x1, y1, x2, y2,表示一組詢問。
輸出格式
共q行,每行輸出一個(gè)詢問的結(jié)果。
數(shù)據(jù)范圍
1≤n,m≤1000,
1≤q≤200000,
1≤x1≤x2≤n,
1≤y1≤y2≤m,
−1000≤矩陣內(nèi)元素的值≤1000
輸入樣例:
3 4 3
1 7 2 4
3 6 2 8
2 1 2 3
1 1 2 2
2 1 3 4
1 3 3 4
輸出樣例:
17
27
21
代碼:
#include<iostream> #include<cstdio> using namespace std; const int N=1010; int a[N][N],s[N][N]; int main() { int n,m,q; scanf("%d%d%d",&n,&m,&q); for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=m;j++) scanf("%d",&a[i][j]); for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=m;j++) s[i][j]=s[i-1][j]+s[i][j-1]+a[i][j]-s[i-1][j-1]; while(q--) { int x1,y1,x2,y2; scanf("%d%d%d%d",&x1,&y1,&x2,&y2); printf("%d\n",s[x2][y2]-s[x2][y1-1]-s[x1-1][y2]+s[x1-1][y1-1]); } return 0; }
4、差分
5、一維差分
類似于數(shù)學(xué)中的求導(dǎo)和積分,差分可以看成前綴和的逆運(yùn)算。
差分?jǐn)?shù)組:
首先給定一個(gè)原數(shù)組a:a[1], a[2], a[3],,,,,, a[n];
然后我們構(gòu)造一個(gè)數(shù)組b : b[1] ,b[2] , b[3],,,,,, b[i];
使得 a[i] = b[1] + b[2 ]+ b[3] +,,,,,, + b[i]
也就是說(shuō),a
數(shù)組是b
數(shù)組的前綴和數(shù)組,反過來(lái)我們把b
數(shù)組叫做a
數(shù)組的差分?jǐn)?shù)組。換句話說(shuō),每一個(gè)a[i]
都是b
數(shù)組中從頭開始的一段區(qū)間和。
考慮如何構(gòu)造差分b
數(shù)組?
最為直接的方法
如下:
a[0 ]= 0;
b[1] = a[1] - a[0];
b[2] = a[2] - a[1];
b[3] =a [3] - a[2];
........
b[n] = a[n] - a[n-1];
圖示:
我們只要有b
數(shù)組,通過前綴和運(yùn)算,就可以在O(n)
的時(shí)間內(nèi)得到a
數(shù)組 。
知道了差分?jǐn)?shù)組有什么用呢? 別著急,慢慢往下看。
話說(shuō)有這么一個(gè)問題:
給定區(qū)間[l ,r ]
,讓我們把a
數(shù)組中的[ l, r]
區(qū)間中的每一個(gè)數(shù)都加上c
,
即 a[l] + c , a[l+1] + c , a[l+2] + c ,,,,,, a[r] + c;
暴力做法是for
循環(huán)l
到r
區(qū)間,時(shí)間復(fù)雜度O(n)
,如果我們需要對(duì)原數(shù)組執(zhí)行m
次這樣的操作,時(shí)間復(fù)雜度就會(huì)變成O(n*m)
。有沒有更高效的做法嗎? 考慮差分做法,(差分?jǐn)?shù)組派上用場(chǎng)了)。
始終要記得,a數(shù)組是b數(shù)組的前綴和數(shù)組,比如對(duì)b
數(shù)組的b[i]
的修改,會(huì)影響到a
數(shù)組中從a[i]
及往后的每一個(gè)數(shù)。
首先讓差分b
數(shù)組中的 b[l] + c
,通過前綴和運(yùn)算,a
數(shù)組變成 a[l] + c ,a[l+1] + c,,,,,, a[n] + c;
然后我們打個(gè)補(bǔ)丁,b[r+1] - c
, 通過前綴和運(yùn)算,a
數(shù)組變成 a[r+1] - c,a[r+2] - c,,,,,,,a[n] - c;
為啥還要打個(gè)補(bǔ)?。?/p>
我們畫個(gè)圖理解一下這個(gè)公式的由來(lái):
b[l] + c
,效果使得a
數(shù)組中 a[l]
及以后的數(shù)都加上了c
(紅色部分),但我們只要求l
到r
區(qū)間加上c
, 因此還需要執(zhí)行 b[r+1] - c
,讓a
數(shù)組中a[r+1]
及往后的區(qū)間再減去c
(綠色部分),這樣對(duì)于a[r]
以后區(qū)間的數(shù)相當(dāng)于沒有發(fā)生改變。
因此我們得出一維差分結(jié)論:給a
數(shù)組中的[ l, r]
區(qū)間中的每一個(gè)數(shù)都加上c
,只需對(duì)差分?jǐn)?shù)組b
做 b[l] + = c
, b[r+1] - = c
。時(shí)間復(fù)雜度為O(1)
, 大大提高了效率。
總結(jié):
題目練習(xí): AcWing 797. 差分
輸入一個(gè)長(zhǎng)度為n的整數(shù)序列。
接下來(lái)輸入m個(gè)操作,每個(gè)操作包含三個(gè)整數(shù)l, r, c,表示將序列中[l, r]之間的每個(gè)數(shù)加上c。
請(qǐng)你輸出進(jìn)行完所有操作后的序列。
輸入格式
第一行包含兩個(gè)整數(shù)n和m。
第二行包含n個(gè)整數(shù),表示整數(shù)序列。
接下來(lái)m行,每行包含三個(gè)整數(shù)l,r,c,表示一個(gè)操作。
輸出格式
共一行,包含n個(gè)整數(shù),表示最終序列。
數(shù)據(jù)范圍
1≤n,m≤100000,
1≤l≤r≤n,
−1000≤c≤1000,
−1000≤整數(shù)序列中元素的值≤1000
輸入樣例:
6 3
1 2 2 1 2 1
1 3 1
3 5 1
1 6 1
輸出樣例:
3 4 5 3 4 2
AC代碼
//差分 時(shí)間復(fù)雜度 o(m) #include<iostream> using namespace std; const int N=1e5+10; int a[N],b[N]; int main() { int n,m; scanf("%d%d",&n,&m); for(int i=1;i<=n;i++) { scanf("%d",&a[i]); b[i]=a[i]-a[i-1]; //構(gòu)建差分?jǐn)?shù)組 } int l,r,c; while(m--) { scanf("%d%d%d",&l,&r,&c); b[l]+=c; //表示將序列中[l, r]之間的每個(gè)數(shù)加上c b[r+1]-=c; } for(int i=1;i<=n;i++) { b[i]+=b[i-1]; //求前綴和運(yùn)算 printf("%d ",b[i]); } return 0; }
6、二維差分
如果擴(kuò)展到二維,我們需要讓二維數(shù)組被選中的子矩陣中的每個(gè)元素的值加上c
,是否也可以達(dá)到O(1)
的時(shí)間復(fù)雜度。答案是可以的,考慮二維差分。
a[][]
數(shù)組是b[][]
數(shù)組的前綴和數(shù)組,那么b[][]
是a[][]
的差分?jǐn)?shù)組
原數(shù)組: a[i][j]
我們?nèi)?gòu)造差分?jǐn)?shù)組: b[i][j]
使得a
數(shù)組中a[i][j]
是b
數(shù)組左上角(1,1)
到右下角(i,j)
所包圍矩形元素的和。
如何構(gòu)造b
數(shù)組呢?
其實(shí)關(guān)于差分?jǐn)?shù)組,我們并不用考慮其構(gòu)造方法,因?yàn)槲覀兪褂貌罘植僮髟趯?duì)原數(shù)組進(jìn)行修改的過程中,實(shí)際上就可以構(gòu)造出差分?jǐn)?shù)組。
同一維差分,我們構(gòu)造二維差分?jǐn)?shù)組目的是為了 讓原二維數(shù)組a
中所選中子矩陣中的每一個(gè)元素加上c
的操作,可以由O(n*n)
的時(shí)間復(fù)雜度優(yōu)化成O(1)
已知原數(shù)組a
中被選中的子矩陣為 以(x1,y1)
為左上角,以(x2,y2)
為右上角所圍成的矩形區(qū)域;
始終要記得,a數(shù)組是b數(shù)組的前綴和數(shù)組,比如對(duì)b
數(shù)組的b[i][j]
的修改,會(huì)影響到a
數(shù)組中從a[i][j]
及往后的每一個(gè)數(shù)。
假定我們已經(jīng)構(gòu)造好了b
數(shù)組,類比一維差分,我們執(zhí)行以下操作
來(lái)使被選中的子矩陣中的每個(gè)元素的值加上c
b[x1][y1] + = c;
b[x1,][y2+1] - = c;
b[x2+1][y1] - = c;
b[x2+1][y2+1] + = c;
每次對(duì)b
數(shù)組執(zhí)行以上操作,等價(jià)于:
for(int i=x1;i<=x2;i++) for(int j=y1;j<=y2;j++) a[i][j]+=c;
我們畫個(gè)圖去理解一下這個(gè)過程:
b[x1][ y1 ] +=c
; 對(duì)應(yīng)圖1 ,讓整個(gè)a
數(shù)組中藍(lán)色矩形面積的元素都加上了c
。
b[x1,][y2+1]-=c
; 對(duì)應(yīng)圖2 ,讓整個(gè)a
數(shù)組中綠色矩形面積的元素再減去c
,使其內(nèi)元素不發(fā)生改變。
b[x2+1][y1]- =c
; 對(duì)應(yīng)圖3 ,讓整個(gè)a
數(shù)組中紫色矩形面積的元素再減去c
,使其內(nèi)元素不發(fā)生改變。
b[x2+1][y2+1]+=c
; 對(duì)應(yīng)圖4,讓整個(gè)a
數(shù)組中紅色矩形面積的元素再加上c
,紅色內(nèi)的相當(dāng)于被減了兩次,再加上一次c
,才能使其恢復(fù)。
我們將上述操作封裝成一個(gè)插入函數(shù):
void insert(int x1,int y1,int x2,int y2,int c) { //對(duì)b數(shù)組執(zhí)行插入操作,等價(jià)于對(duì)a數(shù)組中的(x1,y1)到(x2,y2)之間的元素都加上了c b[x1][y1]+=c; b[x2+1][y1]-=c; b[x1][y2+1]-=c; b[x2+1][y2+1]+=c; }
我們可以先假想a
數(shù)組為空,那么b
數(shù)組一開始也為空,但是實(shí)際上a
數(shù)組并不為空,因此我們每次讓以(i,j)
為左上角到以(i,j)
為右上角面積內(nèi)元素(其實(shí)就是一個(gè)小方格的面積)去插入 c=a[i][j]
,等價(jià)于原數(shù)組a
中(i,j)
到(i,j)
范圍內(nèi) 加上了 a[i][j]
,因此執(zhí)行n*m
次插入操作,就成功構(gòu)建了差分b
數(shù)組.
這叫做曲線救國(guó)。
代碼如下:
for(int i=1;i<=n;i++) { for(int j=1;j<=m;j++) { insert(i,j,i,j,a[i][j]); //構(gòu)建差分?jǐn)?shù)組 } }
當(dāng)然關(guān)于二維差分操作也有直接的構(gòu)造方法,公式如下:
b[i][j]=a[i][j]−a[i−1][j]−a[i][j−1]+a[i−1][j−1]
二維差分?jǐn)?shù)組的構(gòu)造同一維差分思維相同,因次在這里就不再展開敘述了。
總結(jié):
題目練習(xí): AcWing 798. 差分矩陣
輸入一個(gè)n行m列的整數(shù)矩陣,再輸入q個(gè)操作,每個(gè)操作包含五個(gè)整數(shù)x1, y1, x2, y2, c,其中(x1, y1)和(x2, y2)表示一個(gè)子矩陣的左上角坐標(biāo)和右下角坐標(biāo)。
每個(gè)操作都要將選中的子矩陣中的每個(gè)元素的值加上c。
請(qǐng)你將進(jìn)行完所有操作后的矩陣輸出。
輸入格式
第一行包含整數(shù)n,m,q。
接下來(lái)n行,每行包含m個(gè)整數(shù),表示整數(shù)矩陣。
接下來(lái)q行,每行包含5個(gè)整數(shù)x1, y1, x2, y2, c,表示一個(gè)操作。
輸出格式
共 n 行,每行 m 個(gè)整數(shù),表示所有操作進(jìn)行完畢后的最終矩陣。
數(shù)據(jù)范圍
1≤n,m≤1000,
1≤q≤100000,
1≤x1≤x2≤n,
1≤y1≤y2≤m,
−1000≤c≤1000,
−1000≤矩陣內(nèi)元素的值≤1000
輸入樣例:
3 4 3
1 2 2 1
3 2 2 1
1 1 1 1
1 1 2 2 1
1 3 2 3 2
3 1 3 4 1
輸出樣例:
2 3 4 1
4 3 4 1
2 2 2 2
AC代碼:
include<iostream> #include<cstdio> using namespace std; const int N=1e3+10; int a[N][N],b[N][N]; void insert(int x1,int y1,int x2,int y2,int c) { b[x1][y1]+=c; b[x2+1][y1]-=c; b[x1][y2+1]-=c; b[x2+1][y2+1]+=c; } int main() { int n,m,q; cin>>n>>m>>q; for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=m;j++) cin>>a[i][j]; for(int i=1;i<=n;i++) { for(int j=1;j<=m;j++) { insert(i,j,i,j,a[i][j]); //構(gòu)建差分?jǐn)?shù)組 } } while(q--) { int x1,y1,x2,y2,c; cin>>x1>>y1>>x2>>y2>>c; insert(x1,y1,x2,y2,c); } for(int i=1;i<=n;i++) { for(int j=1;j<=m;j++) { b[i][j]+=b[i-1][j]+b[i][j-1]-b[i-1][j-1]; } } for(int i=1;i<=n;i++) { for(int j=1;j<=m;j++) { printf("%d ",b[i][j]); } printf("\n"); } return 0; }
以上就是通俗易懂的C++前綴和與差分算法圖文詳解的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于C++前綴和與差分算法的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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在分析數(shù)據(jù)時(shí),首先要解決數(shù)據(jù)的保存問題,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于如何使用C語(yǔ)言將數(shù)字、字符等數(shù)據(jù)寫入、輸出到文本文件中的相關(guān)資料,文中通過實(shí)例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下2022-06-06Matlab處理圖像后實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的人臉檢測(cè)
本文主要介紹一下如何使用matlab進(jìn)行圖像處理后實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè),感興趣的可以了解一下2021-11-11C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)餐廳管理系統(tǒng)
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這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)基于控制臺(tái)的電子時(shí)鐘,文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2022-05-05