• 【算法优选】 前缀和专题——壹


    😎前言

    含义

    • 前缀和实际上就是对于长度为n的数组,我们新建立一个数组长度为n+1,第i个元素的值为前i个元素的和(包括第i个元素)

    特点

    1. 前缀和数组比原数组多一个长度。
    2. 前缀和的第0个元素的值为0。
    3. 根据前缀和数组的特点,求前缀和时。我们只需要用第i个元素的值+第i-1个前缀个数组的值就可能得到第i个前缀和数组的值。(这也是一种动态规划的思想)。

    应用

    • 前缀和算法可以解决一些在数组中与连续有关的问题

    🎄前缀和

    描述

    • 给定一个长度为n的数组a1, a.2, …
    • 接下来有q次查询,每次查询有两个参数, r.
    • 对于每个询问,请输出ar + a1+1 + … ar

    输入描述:

    • 第一行包含两个整数n和q.
    • 第二行包含n个整数,表示a1, a2, …
    • 接下来q行行包含两个整数和r.
    • 1≤n,q≤10^5
    • -10^9 ≤ a[i]≤ 10 ^ 9
    • 1≤l≤r≤n

    输出描述:

    • 输出q行,每行代表-次查询的结果.

    示例1

    • 输入:
      3 2
      1 2 4
      1 2
      2 3

    • 输出:
      3
      6

    import java.util.Scanner;
    
    // 注意类名必须为 Main, 不要有任何 package xxx 信息
    public class Main {
        public static void main(String[] args) {
            Scanner in = new Scanner(System.in);
            // 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别
            while (in.hasNextInt()) { // 注意 while 处理多个 case
                int a = in.nextInt();
                int b = in.nextInt();
                System.out.println(a + b);
            }
        }
    }
    
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    🚩算法思路

    1. 预处理出来⼀个「前缀和」数组:
      ⽤ dp[i] 表⽰: [1, i] 区间内所有元素的和,那么 dp[i - 1] ⾥⾯存的就是 [1,i - 1] 区间内所有元素的和,那么:可得递推公式: dp[i] = dp[i - 1] + arr[i] ;

    2. 使⽤前缀和数组,「快速」求出「某⼀个区间内」所有元素的和:
      当询问的区间是 [l, r] 时:区间内所有元素的和为: dp[r] - dp[l - 1] 。

    🚩代码实现

    import java.util.Scanner;
    
    // 注意类名必须为 Main, 不要有任何 package xxx 信息
    public class Main {
        public static void main(String[] args) {
            Scanner scanner = new Scanner(System.in);
            int n = scanner.nextInt();
            int q = scanner.nextInt();
            int[] arr = new int[n + 1];
            for (int i = 1; i < n + 1; i++) {
                arr[i] = scanner.nextInt();
            }
            long[] dp = new long[n + 1];
            for (int i = 1; i < n + 1; i++) {
                dp[i] = dp[i - 1] + arr[i];
            }
            while (q > 0) {
                int l = scanner.nextInt();
                int r = scanner.nextInt();
                System.out.println(dp[r] - dp[l-1]);
                q--;
            }
        }
    }
    
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    🌲二维前缀和

    🚩题目描述

    给你一个n行m列的矩阵A,下标从1开始。

    接下来有q次渣询,每次查询输入4个参数x1 ,y1 ,x2,y2

    请输出以(x1, y1)左角, (x2,y2) 为右下角的子矩阵的和,

    • 输入描述:
      第一行包含三个整数n,m,q.
      接下来n行,行m个整数,代表矩阵的元素
      接下来q行,每行4个整数x1, y1, x2, y2,分别代表这次查询的参数

    • 1≤n,m≤1000

    • 1≤q≤105

    • -10°≤a[i][j]≤109

    • 1≤x1≤x2≤n

    • 1≤y1≤y2≤m

    • 输出描述:
      输出q行,珩示碴询结果。

    示例1

    • 输入:3 4 3
      1 2 3 4
      3 2 1 0
      1 5 7 8
      1 1 2 2
      1 1 3 3
      1 2 3 4

    • 输出: 8
      2 5
      3 2

    import java.util.Scanner;
    
    // 注意类名必须为 Main, 不要有任何 package xxx 信息
    public class Main {
        public static void main(String[] args) {
            Scanner in = new Scanner(System.in);
            // 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别
            while (in.hasNextInt()) { // 注意 while 处理多个 case
                int a = in.nextInt();
                int b = in.nextInt();
                System.out.println(a + b);
            }
        }
    }
    
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    🚩算法思路:

    类⽐于⼀维数组的形式,如果我们能处理出来从 [0, 0] 位置到 [i, j] 位置这⽚区域内所有元素的累加和,就可以在 O(1) 的时间内,搞定矩阵内任意区域内所有元素的累加和。

    因此我们接下来仅需完成两步即可:

    📌第⼀步:搞出来前缀和矩阵

    这⾥就要⽤到⼀维数组⾥⾯的拓展知识,我们要在矩阵的最上⾯和最左边添加⼀⾏和⼀列0,这样我们就可以省去⾮常多的边界条件的处理(同学们可以⾃⾏尝试直接搞出来前缀和矩阵,边界条件的处理会让你崩溃的)。处理后的矩阵就像这样
    在这里插入图片描述
    这样,我们填写前缀和矩阵数组的时候,下标直接从 1 开始,能⼤胆使⽤ i - 1 , j - 1 位置的值。

    注意dp 表与原数组 matrix 内的元素的映射关系

    1. 从 dp 表到 matrix 矩阵,横纵坐标减⼀

    2. 从 matrix 矩阵到 dp 表,横纵坐标加⼀

    前缀和矩阵中 sum[i][j] 的含义,以及如何递推⼆维前缀和⽅程

    • sum[i][j] 的含义:
      sum[i][j] 表⽰,从 [0, 0] 位置到 [i, j] 位置这段区域内,所有元素的累加和。对应下图的红⾊区域:
      在这里插入图片描述
    • 递推⽅程:
      其实这个递推⽅程⾮常像我们⼩学做过求图形⾯积的题,我们可以将 [0, 0] 位置到 [i, j] 位置这段区域分解成下⾯的部分
      在这里插入图片描述
      sum[i][j] =红+蓝+绿+⻩,分析⼀下这四块区域:
    1. ⻩⾊部分最简单,它就是数组中的 matrix[i - 1][j - 1] (注意坐标的映射关系)

    2. 单独的蓝不好求,因为它不是我们定义的状态表⽰中的区域,同理,单独的绿也是;

    3. 但是如果是红+蓝,正好是我们 dp 数组中 sum[i - 1][j] 的值,美滋滋;

    4. 同理,如果是红+绿,正好是我们 dp 数组中 sum[i][j - 1] 的值;

    5. 如果把上⾯求的三个值加起来,那就是⻩+红+蓝+红+绿,发现多算了⼀部分红的⾯积,因此再单独减去红的⾯积即可;

    6. 红的⾯积正好也是符合 dp 数组的定义的,即 sum[i - 1][j - 1]

    综上所述,我们的递推⽅程就是:

    sum[i][j]=sum[i - 1][j] + sum[i][j - 1] - sum[i - 1][j -1]+matrix[i - 1][j - 1]

    📌第⼆步:使用前缀和矩阵

    题⽬的接⼝中提供的参数是原始矩阵的下标,为了避免下标映射错误,这⾥直接先把下标映射成
    dp 表⾥⾯对应的下标: row1++, col1++, row2++, col2++

    接下来分析如何使⽤这个前缀和矩阵,如下图(注意这⾥的 row 和 col 都处理过了,对应的正
    是 sum 矩阵中的下标):

    在这里插入图片描述
    对于左上⻆ (row1, col1) 、右下⻆ (row2, col2) 围成的区域,正好是红⾊的部分。因此我们要求的就是红⾊部分的⾯积,继续分析⼏个区域:

    1. ⻩⾊,能直接求出来,就是 sum[row1 - 1, col1 - 1] (为什么减⼀?因为要剔除掉 row 这⼀⾏和 col 这⼀列)

    2. 绿⾊,直接求不好求,但是和⻩⾊拼起来,正好是 sum 表内 sum[row1 - 1][col2]的数据;

    3. 同理,蓝⾊不好求,但是 蓝 + ⻩ = sum[row2][col1 - 1] ;

    4. 再看看整个⾯积,好求嘛?⾮常好求,正好是 sum[row2][col2] ;

    5. 那么,红⾊ = 整个⾯积- ⻩ - 绿 - 蓝,但是绿蓝不好求,我们可以这样减:整个⾯积 -(绿 + ⻩ )-(蓝 + ⻩),这样相当于多减去了⼀个⻩,再加上即可

    综上所述:红 = 整个⾯积 - (绿 + ⻩)- (蓝 + ⻩)+ ⻩,从⽽可得红⾊区域内的元素总和为:

    sum = [row2][col2]-sum[row2][col1 - 1]-sum[row1 - 1][col2]+sum[row1 -1][col1 - 1]

    🚩代码实现:

    import java.util.Scanner;
    
    // 注意类名必须为 Main, 不要有任何 package xxx 信息
    public class Main {
        public static void main(String[] args) {
            Scanner in = new Scanner(System.in);
            int n = in.nextInt();
            int m = in.nextInt();
            int q = in.nextInt();
            int[][] arr = new int[n + 1][m + 1];
            long[][] dp = new long[n + 1][m + 1];
            // 读⼊数据
            for (int i = 1; i <= n; i++) {
                for (int j = 1; j <= m; j++) {
                    arr[i][j] = in.nextInt();
                }
            }
            // 处理前缀和矩阵
            for (int i = 1; i <= n; i++) {
                for (int j = 1; j <= m; j++) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1] - dp[i - 1][j - 1] + arr[i][j];
                }
            }
            while (q > 0) {
                int x1 = in.nextInt();
                int y1 = in.nextInt();
                int x2 = in.nextInt();
                int y2 = in.nextInt();
                System.out.println(dp[x2][y2] - dp[x1 - 1][y2] - dp[x2][y1 - 1] + dp[x1 - 1][y1
                                   - 1]);
                q--;
            }
        }
    }
    
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    ⭕总结

    关于《【算法优选】 前缀和专题——壹》就讲解到这儿,感谢大家的支持,欢迎各位留言交流以及批评指正,如果文章对您有帮助或者觉得作者写的还不错可以点一下关注,点赞,收藏支持一下!

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_71731682/article/details/133818965