sum[N];int b[N][N],presum[N][N];intmain(){//一维前缀和cin>>n;for(int i=1;i<=n;i++){cin>>a[i];sum[i]=sum[i-1]+a[i];}//sum[i]为前i项的和//若求[l,r]区间和,可以利用sum[r]-sum[l-1]//例如:[2,5]这个区间和等于sum[5]-sum[1]=a[1]+a[2]+a[3]+a[4]...
vector<vector<C1097Int<>>> pre(k + 1, vector<C1097Int<>>(m+1));//pre[k][j]表示res[0,i)的 最大值为j且search_cost 为k的数量 pre[0][0] = 1; for (int i = 0; i < n; i++) { vector<vector<C1097Int<>>> dp(k + 1, vector<C1097Int<>>(m + 1)); for (int pr...
long long minCost(vector& nums, vector& cost) { m_c = nums.size(); const int iMaxValue = *std::max_element(nums.begin(), nums.end()); vector vValueConst(iMaxValue+1);//vValueConst[j] 表示将所有nums[i]等于j 加或减1 的消耗 for (int i = 0; i < m_c; i++) { vValueC...
那么红色矩阵D=presum[x2][y2]-(A+B)-(A+C)+A,我们将它转化为前缀和的形式,注意不能取到顶点,那么D=presum[x2][y2]-presum[x1-1][y2]-presum[x2][y1-1]+presum[x1-1][y1-1]。 算法应用: 前缀和是一种在数组或序列中快速计算任意子区间和的技术。通过预先计算每个位置的前缀和,可以迅速得出...
一、前缀和概念 前缀和是指某序列的前n项和,可以把它理解为数学上的数列的前n项和,而差分可以看成前缀和的逆运算。合理的使用前缀和与差分,可以将某些复杂的问题简单化。 简单来说:我们有一个数组x和它的前缀和数组y,他们满足以下公式。 y 0 = x 0 y 1 = x 0 + x 1...
而我们的前缀和就可以解决这个问题,提前预处理,访问到这段区间直接相减就得出了答案,避免了许多的重复运算。 2|0基本代码解析: #include<iostream> using namespace std; const int N = 100000 + 10; int s[N], a[N]; int main() { int n, m; scanf("%d%d", &n, &m); for (int i = 1;i...
跟着左神学算法1.0-前缀和数组、对数器和随机行为 1.求一个数组从某个下标开始到某个下标结束的累加和? eg:arr[10] = {1,32,4,6,21,2,-12,14,5,-6} 思路1:新增一个temp数组,此数组的目的是求出从初始位置当前位置的累加和:temp[10] = {1,33,37,43,64,66,54,68,73,67},然后不论是求下标...
差分算法是前缀和算法的逆过程,可以通过已知的区间和求解出原数组中的每个元素。差分数组是指原数组中相邻元素之间的差值所构成的数组。例如,对于数组nums=[1,2,3,4,5],它的差分数组diff=[1,1,1,1,1],元素diff[i]表示nums[i]-nums[i-1]。差分数组求解原数组的过程也可以称之为恢复原数组的过程。差分算...
前缀和算法和差分算法是解决一些区间问题的常见算法。 前缀和算法用来求解一个序列中前i个元素的和,可以用来快速求解一个区间内的元素和。 对于一个序列a,定义前缀和数组s,则s[i]=a[0]+a[1]+...+a[i-1]。利用前缀和数组,可以快速求出区间[l,r]内元素的和,即sum[l,r]=s[r+1]-s[l]。 差分算法...
这又是非常基础的二维前缀和算法,我们先计算二维的前缀和数组并保存,检索的时候直接调用结果: import numpy as np class NumMatrix: def __init__(self, matrix): """ 前缀和 :param matrix: List[List[int]] """ self.matrix = np.array(matrix) if self.matrix.size == 0: return # 计算前缀和 ...