#构建二维差分数组g = [[0] * (n +2)for_inrange(n +2)]#初始化二维差分数组for_inrange(m): x1, y1, x2, y2 =map(int,input().split()) g[x1][y1] +=1g[x2 +1][y1] -=1g[x1][y2 +1] -=1g[x2 +1][y2 +1] +=1#根据二维差分数组得到前缀和数组foriinrange(1, n +1...
对于数组 a1, a2, a3, …, an 构造数组 b1, b2, b3, b4, …,bn 使得数组 a 为数组 b 的前缀和,即 ai = b1 + b2 + b3 +… + bi 可知: b1 = a1 – 0 b2 = a2 – a1 b3 = a3 – a2 … bn = an – an-1 所以,数组 b 称为数组 a 的差分数组,可见差分与前缀和互为逆运算 差分...
一、差分 差分就是把数组表现成初始数和一堆差的形式。 例:7 9 2 1 4 5 差分形式:7 2 -7 -1 3 1 这时可以发现: 7=77=7 9=7+29=7+2 2=7+2+(−7)2=7+2+(−7) 1=7+2+(−7)+(−1)1=7+2+(−7)+(−1)
前缀和:arr = [1,2,3,4,5] preSum = [0,1,3,6,10,15] 差分数组:将某个区间的全部元素以O(1)的时间复杂度加上一个数或者减去一个数,当频繁的对一个数组进行这种操作时有用 要将i->j区间的元素全部加3:先求出差分数组,第i个位置+3,第j+1个位置-3,相当于 i 以后的每个元素都+3,j+1以后...
前缀和与差分数组基本概念前缀和我们有一个数组,如果我们要知道区间 [L, R] 的和,通常的做法是遍历一遍;这种做法在访问次数比较少的情况下或许可以,但是当我们需要多次访问时,若访问 m 次,时间复杂度为 O(m …
原数组 a[5]=9,3,5,4,2 差分数组 d[5]=9,-6,2,-1,-2 很容易发现d[i] (从1到i ) 的累加和等于a[i]的值 差分的思想是根据元素与元素的逻辑关系(大小关系),求出某一位置元素的值,对应为[i] (从1到i )的前缀和 a的前缀和 9 12 17 21 23 d的前缀和 9 3 5 4 2 d是s的二阶差分...
一、差分:一维数组的差分可看作是一维数组前缀和的逆运算。 二、差分数组 首先给定一个原数组a: a[1]、a[2]、a[3]、... 然后构造一个数组b: b[1]、b[2]、b[3]... 使得a[i]=b[1]+b[2]+b[3]+b[4]+...b[i]。 那么根据上
// 根据差分数组构造原始数组 nums[0] = diff[0]; for(int i = 1; i < diff.size(); i++) { nums[i] = diff[i] + nums[i-1]; } 这样构造差分数组diff,就可以快速进行区间增减的操作。假如你想对区间nums[i,...,j]的原始全部加3,那么只需让diff[i] += 3,diff[j+1] -= 3即可。原...
前缀和:是指某序列的前n项和。可以理解成数学上上的数列的前n项和。 差分:是前缀和的逆运算。 二、前缀和的分类 可以分成一维数组的前缀和和二维 数组的前缀和 一维数组前缀和 定义式: 递推式: 二维数组前缀和 定义式: 递推式: 三、解决什么问题 ...
二维前缀和与差分数组是图像处理中常用的两种技术,它们在图像分析、特征提取等方面有着广泛的应用。 1. 二维前缀和:二维前缀和是一种基于像素值的图像处理方法。它通过对每个像素点的邻域像素值进行加权求和,得到一个二维数组,该数组称为二维前缀和。二维前缀和的主要优点是能够有效地突出图像中的纹理信息,同时减少...