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Algoritmo - suma de prefijos

2024-07-12

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Tabla de contenido

[Plantilla] Suma de prefijo unidimensional

[Plantilla] Suma de prefijo bidimensional

Encuentra el índice central de una matriz.

Producto de matrices distintas a la propia.

suma del área de la matriz


[Plantilla] Suma de prefijo unidimensional

Si utilizamos una solución de fuerza bruta,La matriz debe recorrerse cada vez, un total de q veces,entoncescomplejidad del tiempoes demasiado alto, en este momento construimos una matriz de suma de prefijos paraLa suma de cada intervalo dentro del intervalo 1-n se almacena en , necesita los primeros n elementos y acceso directo al prefijo dp y la posición del subíndice de la matriz. El código se muestra a continuación:

  1. #include<iostream>
  2. #include<vector>
  3. using namespace std;
  4. int main()
  5. {
  6. // 读入数据
  7. int n, q; cin >> n >> q;
  8. // n + 1 添加了虚拟节点0
  9. vector<int> arr(n + 1); // 默认全部为0
  10. for (int i = 1; i <= n; i++)
  11. cin >> arr[i];
  12. // 预处理出一个前缀和数组
  13. vector<long long> dp(n + 1); // 防止溢出
  14. for (int i = 1; i <= n; i++)
  15. dp[i] = dp[i - 1] + arr[i];
  16. // 使用前缀和数组
  17. int l = 0, r = 0;
  18. while (q--)
  19. {
  20. cin >> l >> r;
  21. cout << dp[r] - dp[l - 1] << endl;
  22. }
  23. return 0;
  24. }

[Plantilla] Suma de prefijo bidimensional

preprocesamientouna matriz de suma de prefijos queLa suma de todos los elementos desde las posiciones (1, 1) a (i, j)existe en esta matriz dp, a través deMétodo de cálculo del área, para encontrar la respuesta final, el código es el siguiente:

  1. int main()
  2. {
  3. // 读入数据
  4. int n, m, q; cin >> n >> m >> q;
  5. vector<vector<int>> arr(n + 1, vector<int>(m + 1));
  6. for (int i = 1; i <= n; i++)
  7. for (int j = 1; j <= m; j++)
  8. cin >> arr[i][j];
  9. // 预处理一个前缀和数组
  10. vector<vector<long long>> dp(n + 1, vector<long long>(m + 1)); // 防止溢出
  11. for (int i = 1; i <= n; i++)
  12. for (int j = 1; j <= m; j++)
  13. dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1] + arr[i][j] - dp[i - 1][j - 1];
  14. // 使用前缀和数组
  15. while (q--)
  16. {
  17. int x1, y1, x2, y2; cin >> x1 >> y1 >> x2 >> y2;
  18. cout << dp[x2][y2] - dp[x2][y1 - 1] - dp[x1 - 1][y2] + dp[x1 - 1][y1 - 1] << endl;
  19. }
  20. return 0;
  21. }

Encuentra el índice central de una matriz.

Tenga en cuenta los casos extremos aquíNo es necesario abrir una matriz y un prefijo de espacio n+1, porque hay un elemento en la matriz original que debe usarse como subíndice central de esta pregunta. El código es el siguiente:

  1. class Solution {
  2. public:
  3. int pivotIndex(vector<int>& nums) {
  4. int n = nums.size();
  5. vector<int> f(n), g(n);
  6. // 预处理前缀和数组 从左向右
  7. for (int i = 1; i < n; i++)
  8. f[i] = f[i - 1] + nums[i - 1];
  9. // 预处理后缀和数组 从右向左
  10. for (int i = n - 2; i >= 0; i--)
  11. g[i] = g[i + 1] + nums[i + 1];
  12. for (int i = 0; i < n; i++)
  13. {
  14. if (g[i] == f[i])
  15. return i;
  16. }
  17. return -1;
  18. }
  19. };

Producto de matrices distintas a la propia.

El significado es similar al de la pregunta anterior, pero cabe señalar que los casos límite f(0) y g(n-1) deben inicializarse en 1 en lugar de 0. El código es el siguiente:

  1. class Solution {
  2. public:
  3. vector<int> productExceptSelf(vector<int>& nums) {
  4. int n = nums.size();
  5. vector<int> f(n), g(n), ret(n);
  6. // 处理边界情况
  7. f[0] = 1; g[n - 1] = 1;
  8. // 预处理前缀积数组 从左向右
  9. for (int i = 1; i < n; i++)
  10. f[i] = f[i - 1] * nums[i - 1];
  11. // 预处理后缀积数组 从右向左
  12. for (int i = n - 2; i >= 0; i--)
  13. g[i] = g[i + 1] * nums[i + 1];
  14. for (int i = 0; i < n; i++)
  15. ret[i] = f[i] * g[i];
  16. return ret;
  17. }
  18. };

suma del área de la matriz

Nota: El prefijo y la matriz bidimensionales deben tener una fila y una columna más; de lo contrario, se producirá un acceso fuera de límites. Además, los subíndices deben ajustarse entre la matriz dp y la matriz ans para que coincidan con las posiciones. ans[ 0 ][ 0 ] corresponde a dp [ 1 ][ 1] esta ubicación. El código se muestra a continuación:

  1. class Solution {
  2. public:
  3. vector<vector<int>> matrixBlockSum(vector<vector<int>>& mat, int k) {
  4. int m = mat.size(), n = mat[0].size(); // m 为行 n 为列
  5. // 预处理一个二维前缀和数组 dp
  6. vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(n + 1));
  7. for (int i = 1; i <= m; i++)
  8. for (int j = 1; j <= n; j++)
  9. dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1] + mat[i - 1][j - 1] - dp[i - 1][j - 1];
  10. // 存放答案的二维数组 ans
  11. vector<vector<int>> ans(m, vector<int>(n));
  12. for (int i = 0; i < m; i++)
  13. {
  14. for (int j = 0; j < n; j++)
  15. {
  16. int x1 = max(0, i - k) + 1, y1 = max(0, j - k) + 1;
  17. int x2 = min(m - 1, i + k) + 1, y2 = min(n - 1, j + k) + 1;
  18. ans[i][j] = dp[x2][y2] - dp[x1 - 1][y2] - dp[x2][y1 - 1] + dp[x1 - 1][y1 - 1];
  19. }
  20. }
  21. return ans;
  22. }
  23. };