帮助大家理解差分数组(算法)

本文介绍了差分数组的概念、原理及应用实例。差分数组通过计算原数组相邻元素之间的差值来简化区间修改操作,适用于频繁的连续修改场景。文中详细解释了如何利用差分数组进行数组更新,并提供了代码示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一.概念

 数学符号  Y(n+1)-Y(n)=y (此处的n和n+1都是下标)

文字:原数组的后一项减去前一项的差值即为差分值.

适用的范围:区间修改,有大量的修改操作并且整体修改是连续进行的.

二.原理分析

        原数组:         1        2        3        4        5        6

     差分数组:        1        1        1        1        1         1

差分的出过程     (1-0)   (2-1)   (3-2)......     (只是帮助理解)       

原数组的得        1      1+1    1+1+1  1+1+1+1........(前一项原数组加上该值对应分差=该值元素组)

出过程(得出原数组的方法叫作前缀和逆运算)

三.具体例子

使用差分数组改变数组的时候应该改变某区间差分数组初始值区间结束值的下一位

初值值的差分是对应的差分加上变化量

结束值的差分下一位对应的差分减去变化量

此处的下标仅仅表示数组元素的顺序 

 第二个例子

 上面只是一个该变量的差分

下面演示两个改变量的差分

四.总结

1.差分的计算 : 该项前一项原数组 - 该项原数组  = 该项的差分;

2.改变后的数组= 该项的前一项改变后数组 + 该项对应改变后的差分值

3.这里所有差分数列的第一项都是直接写就可以不需运算,也就是

第一项的数组值 = 原差分值 =改变后的差分值 =改后数组的值(都是第一项)

五.代码展示助于理解

 

 

### 差分数组缀和算法详解 差分数组是一种用于高效处理区间加减操作的数据结构,而缀和则常用来快速计算子数组的和。两者密切相关,在实际应用中有广泛用途。 #### 差分数组概念及其实现 差分数组的核心思想是对原始数组进行预处理,使得后续对区间的修改更加高效。给定一个数组 `arr`,它的差分数组定义如下: - **差分数组**中的第 \(i\) 个元素等于原数组中第 \(i\) 个元素与其一元素之差。 具体来说,如果原数组为 `[a_0, a_1, ..., a_{n-1}]`,那么对应的差分数组为: \[ \text{diff}[i] = \begin{cases} \text{arr}[0], & i=0 \\ \text{arr}[i]-\text{arr}[i-1], & 1 \leq i < n \end{cases} \] 通过上述方式构建差分数组后,可以通过对其求缀和恢复原始数组[^1]。 以下是基于 C++ 的差分数组实现代码示例: ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; // 构建差分数组函数 vector<int> buildDifferenceArray(const vector<int>& arr) { int n = arr.size(); vector<int> diff(n); diff[0] = arr[0]; for(int i = 1; i < n; ++i){ diff[i] = arr[i] - arr[i-1]; // 计算差分值 } return diff; } // 还原原始数组函数 vector<int> restoreOriginalArray(const vector<int>& diffArr) { int n = diffArr.size(); vector<int> original(n); original[0] = diffArr[0]; for(int i = 1; i < n; ++i){ original[i] = original[i-1] + diffArr[i]; // 求缀和还原 } return original; } ``` #### 缀和的应用场景及其代码实现 缀和主要用于加速查询任意子数组的和的操作。假设有一个长度为 \(n\)数组 `arr`,我们可以预先计算出该数组一个辅助数组——缀和数组 `prefixSum`,其中每个位置存储的是到当位置为止所有元素的累加和。 对于索引范围从 \(l\) 到 \(r\) 的子数组,其总和可以直接由下述关系得出: \[ \text{sum}(l,r)=\text{prefixSum}[r]-\text{prefixSum}[l-1]\quad (\text{当}\ l > 0)\ ] 或者简单地写成: \[ \text{sum}(l,r)=\text{prefixSum}[r]\quad(\text{当}\ l=0)\ ] 下面是 Python 版本的缀和实现例子: ```python def prefix_sum(arr): n = len(arr) pre_sum = [0]*n pre_sum[0] = arr[0] for i in range(1,n): pre_sum[i] = pre_sum[i-1]+arr[i] # 累计求和 return pre_sum # 测试用例 array_test = [1,2,3,4,5] pre_sums = prefix_sum(array_test) print(pre_sums) #[1, 3, 6, 10, 15] ``` #### 结合《代码随想录》的理解 在《代码随想录》这本书里提到过很多经典题目都涉及到了这两种技巧的实际运用情况。比如移除重复项问题就间接利用了这些方法来优化性能表现[^4]。书中强调理解并掌握基本数据结构以及常见算法模式的重要性,这对于解决更复杂的挑战非常有帮助
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

我不吃牛肉!

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值