格点统计(分块&数学)

自己偶然看到的一个题目对它进行了进一步的思考。

题目大意

求第一象限中位于xy=k下面的点对的个数是多少?

个人YY

我们可以先做一遍暴力(手玩也可以),比如说k=4时,
我们可以列出以下的满足题意的点对
(1,4) (1,2) (1,3) (1,4)
(2,1) (2,2)
(3,1)
(4,1)
进一步思考,题意可转化为求

i=1kki

暴力的话要k^2,但是显然我们可以不用枚举那么多,只要枚举根号k次就好了。
我们发现求k/i时,会出现一段的连续答案,于是我们可以采用分块!

分块

先枚举i从1到根号k
假设当前做到的块开头是j,结尾时j’
那么我们可以在当前的块上统计答案,然后再跳下一段块
我们要使

kj>=kj

移项可得 j>=kkj
然后我们就可以愉快地分块计算了

时间复杂度可简化为O(根号k)

伪代码

#include<cstdio>

typedef long long LL;

const LL maxn=998244353;

LL calc(LL n)

{

    LL x=0,y,sum=0;

    while (x<=n)

    {

        y=n/(n/x);

        sum=(sum+(y-x+1)*(n/x)%modn)%modn;

        x=y+1;

    }

    return sum;

}

LL n;

int main()

{

    scanf("%lld\n",&n);

    printf("%lld\n",calc(n));

}
&lt;think&gt;嗯,用户想了解分块统计预处理的实现方法和算法。首先,我需要理解分块统计预处理到底是什么。根据提供的引用,分块处理常用于提高大规模数据处理的效率,比如路径规划中的预处理方法。分块的基本思想是将数据分成小块,预先处理每个块的信息,然后在查询或计算时利用这些预处理结果,减少重复计算,提升效率。 首先,我需要回顾用户提供的引用内容。引用[3]提到分块的预处理步骤,比如确定每个位置的块编号belong[i],并预处理每个块的答案,比如求和。引用[4]提到分块算法流程包括建立分块、区间修改和查询。还有分块查找算法在C语言中的应用,以及预处理数据在路径规划中的使用。 接下来,我应该整理分块统计预处理的一般步骤。根据引用中的信息,通常分块处理包括划分块、预处理块信息、处理查询或更新操作。具体来说,步骤可能包括:确定块的大小,划分数据到块中,预处理每个块的统计信息(如和、最大值等),然后处理查询时结合块内预处理数据和部分边缘数据。 然后,实现方法需要具体的例子,比如数组求和。用户可能需要代码示例,所以应该用Python或类似语言展示分块预处理的实现。例如,预处理每个块的和,查询时计算完整块的和加上部分块的元素之和。同时,需要考虑时间复杂度,如O(n)的预处理时间和O(sqrt(n))的查询时间。 另外,用户可能关心应用场景和优化方法。分块处理适用于大规模数据,如路网路径规划、数据库查询优化等。优化可能包括动态调整块大小,或者结合其他算法如二分查找。 需要注意的是,用户可能对分块的具体细节不太清楚,比如如何确定块的大小,或者如何处理边界情况。因此,在回答中需要详细解释每个步骤,并给出示例代码,帮助用户理解实现过程。 总结来说,分块统计预处理的核心是将数据分块,预处理每个块的信息,从而在查询时快速计算结果。需要结合引用中的方法,如分块查找、预处理每个块的和等,来构建回答的结构,并确保符合用户的要求,如使用中文、正确的LaTeX式,以及生成相关问题。&lt;/think&gt;### 分块统计预处理实现方法 分块统计预处理是一种将大规模数据分割为小块,通过预计算块内统计信息来加速后续查询或计算的方法[^3]。其核心思想是**牺牲部分存储空间换取时间效率**,适用于需要频繁区间查询的场景(如求和、最值、平均值等)。 --- ### 一、分块统计预处理核心步骤 1. **数据分块** 将长度为$n$的数组划分为$\sqrt{n}$个块(或自定义块大小$block\_size$),例如: $$block\_size = \sqrt{n}, \quad block\_num = \lceil n / block\_size \rceil$$ 每个块包含连续的元素,并为每个位置$i$记录所属块编号$belong[i]$。 2. **预处理块内信息** 对每个块预计算统计值(如求和、最大值、最小值等),时间复杂度为$O(n)$: $$sum[block\_id] = \sum_{i=start}^{end} arr[i]$$ 3. **查询/更新操作** - **区间查询**:将查询区间分解为**完整块**和**边缘元素**,利用预处理值加速完整块的计算[^4]。 - **单更新**:更新元素值后同步更新对应块的预处理值。 --- ### 二、实现示例:区间求和 以下为Python实现分块求和的完整代码: ```python class BlockSum: def __init__(self, data): self.n = len(data) self.block_size = int(self.n ** 0.5) + 1 # 块大小&asymp;&radic;n self.block_num = (self.n + self.block_size - 1) // self.block_size self.belong = [i // self.block_size for i in range(self.n)] # 块编号映射 self.sum_block = [0] * self.block_num self.data = data.copy() # 预处理块内和 for i in range(self.n): self.sum_block[self.belong[i]] += data[i] def query(self, l, r): res = 0 # 处理左侧边缘块 while l &lt;= r and self.belong[l] == self.belong[l-1] if l &gt; 0 else False: res += self.data[l] l += 1 # 处理完整块 while l &lt;= r and self.belong[l] &lt;= self.belong[r] - 1: res += self.sum_block[self.belong[l]] l += self.block_size # 处理右侧边缘块 while l &lt;= r: res += self.data[l] l += 1 return res def update(self, idx, value): delta = value - self.data[idx] self.data[idx] = value self.sum_block[self.belong[idx]] += delta ``` --- ### 三、算法分析 | 操作 | 时间复杂度 | 原理说明 | |------------|------------|-----------------------------------| | 预处理 | $O(n)$ | 遍历所有元素计算块内统计值 | | 区间查询 | $O(\sqrt{n})$ | 最多处理$2\sqrt{n}$个边缘元素和$\sqrt{n}$个完整块 | | 单更新 | $O(1)$ | 仅更新元素值和对应块统计值 | --- ### 四、应用场景 1. **大规模路网路径规划**:预处理路网分块结构加速A*或Dijkstra算法[^1] 2. **数据库查询优化**:分块统计加速GROUP BY等聚合操作 3. **实时数据监控**:快速计算时间窗口内的统计指标 ---
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