贡献者: 有机物
前缀和算法分为一维和二维,一维前缀和可以很快速的求序列中某一段的和。而二维前缀和可以快速求一个矩阵中某个子矩阵的和(以下讲的是以 $x_1, y_1$ 为左上角,$x_2, y_2$ 为右下角的子矩阵)。
一维前缀和的朴素做法是一个 for
循环求和,时间复杂度为:$\mathcal{O}(n \times m)$。$m$ 为询问次数。
而前缀和的时间复杂度为:预处理 $\mathcal{O}(n)$,查询 $\mathcal{O}(m)$。
一维前缀和:
预处理:
如何预处理?
即:
如何求答案?
还有要注意的是 $S_0 = 0$,因为如果想求 $1 \sim n$ 一段数的和可以直接输出 $S_{10} - S_0 = S_{10} $。因此可以从下标为 $1$ 开始存数,这样就不需要做复杂的处理。
朴素代码
const int N = 100010;
int a[N];
int main()
{
int n, m;
cin >> n >> m;
for (int i = 1; i <= n; i ++ ) cin >> a[i];
while (m -- )
{
int l, r;
cin >> l >> r;
int res = 0;
for (int i = l; i <= r; i ++ ) res += a[i];
cout << res << endl;
}
return 0;
}
前缀和
const int N = 100010;
int n, m, a[N], s[N];
int main()
{
cin >> n >> m;
for (int i = 1; i <= n; i ++ ) cin >> a[i];
for (int i = 1; i <= n; i ++ ) s[i] = s[i - 1] + a[i];
while (m -- )
{
int l, r;
cin >> l >> r;
cout << s[r] - s[l - 1] << endl; // 前缀和公式,O(1)
}
return 0;
}
二维前缀和的朴素做法是两重循环暴力求和。时间复杂度为:$\mathcal{O}(q \times nm)$。$q$ 为询问次数,$n$、$m$ 为矩阵大小。
而二维前缀和的时间复杂度为 $\mathcal{O}(n \times m)$
二维前缀和:
预处理:
如何预处理?
在预处理 $S_{ij}$ 时,要注意 $S_{i - 1, m}$ 和 $S_{i, j - 1}$ 都已经被算过了,因为预处理是逐行逐列来计算的(重复地方不重复计算)。
即:
如何求答案?
即:
二维前缀和可能有点抽象,可以根据几张图片来对二维前缀和有个更好的理解。
求前缀和的公式类似推导预处理的过程。
朴素代码
const int N = 1010;
int n, m, q, a[N][N], s[N][N];
int main()
{
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]);
while (q -- )
{
int x1, y1, x2, y2;
scanf("%d%d%d%d", &x1, &y1, &x2, &y2);
int res = 0;
for (int i = x1; i <= x2; i ++ )
for (int j = y1; j <= y2; j ++ )
res += a[i][j];
cout << res << endl;
}
return 0;
}
二维前缀和代码:
const int N = 1010;
int n, m, q, a[N][N], s[N][N];
int main()
{
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]);
s[i][j] = s[i - 1][j] + s[i][j - 1]
- s[i - 1][j - 1] + a[i][j]; // 预处理公式
}
while (q -- )
{
int x1, y1, x2, y2;
scanf("%d%d%d%d", &x1, &y1, &x2, &y2);
printf("%d\n",
s[x2][y2] - s[x1 - 1][y2]
- s[x2][y1 - 1] + s[x1 - 1][y1 - 1]); // 前缀和公式
}
return 0;
}
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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