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  • 蓝桥杯必备算法分享——差分算法


    AcWing—差分算法


    文章目录

    • AcWing---差分算法
      • 一、什么是差分?
      • 二、差分的作用
      • 三、一维差分模板
      • 四、二维差分
      • 五、二维差分构造方法图示:
      • 六、二维差分矩阵模板
    • 总结


    差分算法是前缀和算法的逆运算。两者可以对比着学习:

    一、什么是差分?

    在这里插入图片描述
    差分的概念是相对与前缀和说明的。

    二、差分的作用

    在这里插入图片描述
    我们画图解释一下这里很容易出错:
    在这里插入图片描述
      我们从l开始都加了C,但是只是区间[l,r]上加C,所以我们从r+1开始就减去C,最后的结果是只有所选区间的每一个数增加了C。
      之前我们给所选区间每个数加C它的时间复杂度是O(n),使用差分算法之后时间复杂度可以提升到O(1),只需要修改下面两步即可:
    在这里插入图片描述
    很对人都在考虑如何构造差分数组,其实不需要担心。
    我们假设:
    在这里插入图片描述

    三、一维差分模板

    给区间[l, r]中的每个数加上c:B[l] += c, B[r + 1] -= c
    
    • 1

    四、二维差分

    一维差分是在一段上插入C,而二维差分就是在一个子矩阵加上C,原理类似:
    在这里插入图片描述

    五、二维差分构造方法图示:

    在这里插入图片描述

    六、二维差分矩阵模板

    给以(x1, y1)为左上角,(x2, y2)为右下角的子矩阵中的所有元素加上c:
    S[x1, y1] += c, S[x2 + 1, y1] -= c, S[x1, y2 + 1] -= c, S[x2 + 1, y2 + 1] += c
    
    • 1
    • 2

    总结

      今天分享了差分算法,这个算法可以和之前的前缀和算法比较着学习,这两个算法的关系很紧密,理解了其中一个另外一个也很容易理解,作用就是给所选区间中的每个数加上C,提高时间效率,使时间复杂度达到O(n),希望对大家有帮助,我们明天见~

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/MDLYB/article/details/127858838
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