差分--区间修改

文章描述了如何使用C++编程语言,通过维护数列的差分数组并进行区间值改变,最后计算出每个位置的新值,即差分数组的前缀和。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

#define int long long

const int N = 1e5 + 4;
int num[N] = { 0 };
int diff[N] = { 0 };

signed main() {
	ios::sync_with_stdio(0), cin.tie(0), cout.tie(0);
	int n, q; cin >> n >> q;

	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		cin >> num[i];
	}

	//维护num的差分数组
	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		diff[i] = num[i] - num[i - 1];
	}

	//改变区间值
	while (q--) {
		int l, r, c;
		cin >> l >> r >> c;
		diff[l] += c;
		diff[r + 1] -= c;
	}

	//对差分数组做前缀和
	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		diff[i] += diff[i - 1];
		cout << diff[i] << " \n"[i == n];
	}
	return 0;
}

<think>首先,用户的问题是关于使用差分实现区间修改和单点查询树状数组的方法。用户引用了几个参考内容,我需要基于这些引用和我的知识来回答。 关键点: - 用户想了解如何使用差分方法在树状数组中实现区间修改和单点查询。 - 参考引用[1]提到差分法用于解决区间修改和单点查询问题。 - 引用[2]提供了C++代码示例,展示树状数组+差分实现区间修改和单点查询。 - 引用[3]也涉及树状数组的区间修改区间查询。 我的回答需要: - 使用中文。 - 结构清晰,逐步解释。 - 遵守系统指令:行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$。 - 自然地添加引用标识。 - 生成相关问题。 回答结构: 1. **介绍差分法**:解释什么是差分,为什么在树状数组中使用它。 2. **树状数组基础**:简要回顾树状数组的基本概念。 3. **差分实现区间修改**:描述如何用差分数组支持区间修改。 4. **单点查询**:解释如何从差分数组进行单点查询。 5. **代码示例**:提供一个简单的代码示例,基于引用[2]的代码。 6. **总结**:简要总结方法。 7. **生成相关问题**:基于主题生成相关问题。 确保LaTeX语法正确: - 例如,差分数组定义为$d_i = a_i - a_{i-1}$。 - 公式如区间修改的公式。 引用标识: - 在解释中自然地添加,如[^1]或[^2],基于参考内容。 最终输出: - 以用户可见层格式。 - 包括相关问题部分。 内容大纲: 1. **差分法简介**: - 差分是一种将序列转换为新序列的技术,其中$d_i = a_i - a_{i-1}$ for $i > 1$, and $d_1 = a_1$。 - 这允许区间修改通过修改差分数组的端点来实现。 2. **树状数组结合差分**: - 树状数组用于高效地维护差分数组,支持快速更新和查询。 - 区间修改:在位置$l$加$k$,在位置$r+1$减$k$。 - 单点查询:查询位置$i$的值等价于查询差分数组的前缀和。 3. **算法步骤**: - 初始化:构建差分数组并存储在树状数组中。 - 区间修改:update(l, k); update(r+1, -k); - 单点查询:query(i) 返回$a_i$。 4. **代码示例**: - 使用类似引用[2]的C++代码,但简化或解释。 - 包括必要的函数:lowbit, modify, query。 5. **优点和注意事项**: - 时间复杂度:O(log n) 对于修改和查询。 - 空间复杂度:O(n)。 6. **相关问题**: - 生成3-4个相关问题,如: - 如何扩展到区间查询? - 差分法的局限性是什么? - 与其他数据结构比较? 生成相关问题: 1. 如何用差分树状数组实现区间查询? 2. 差分法在树状数组中的应用有哪些限制? 3. 树状数组的差分方法与其他区间修改方法(如线段树)相比如何? 4. 在实际问题中,如何优化差分树状数组?</think>### 使用差分实现区间修改、单点查询的树状数组方法 树状数组(Binary Indexed Tree, BIT)是一种高效的数据结构,常用于处理动态序列的前缀和问题。当需要支持**区间修改**(如给区间$[l, r]$的所有元素加$k$)和**单点查询**(如查询位置$i$的值)时,结合差分法可以显著优化时间复杂度。以下是基于差分法的实现方法,逐步解释。 #### 1. **差分法基础** 差分是一种将原序列$a$转换为新序列$d$的技术,其中差分数组定义为: - $d_1 = a_1$ - $d_i = a_i - a_{i-1}$ for $i > 1$ 这样,原序列的区间修改和单点查询可以转化为差分数组的操作: - **区间修改**:给$a$的区间$[l, r]$加$k$,等价于在$d$上执行$d_l \gets d_l + k$ 和 $d_{r+1} \gets d_{r+1} - k$(如果$r+1$在范围内)。 - **单点查询**:查询$a_i$的值,等价于计算差分数组的前缀和:$a_i = \sum_{j=1}^{i} d_j$。 差分法将区间修改的复杂度从$O(n)$降为$O(1)$,但单点查询需要$O(n)$。通过树状数组维护差分数组$d$,可以将查询和修改都优化到$O(\log n)$[^1][^2]。 #### 2. **树状数组结合差分** 树状数组的核心是高效计算前缀和($\text{query}(i) = \sum_{j=1}^{i} d_j$)和单点更新($\text{modify}(i, \Delta)$)。以下是实现步骤: - **初始化**:构建差分数组$d$,并存储在树状数组中。 - **区间修改**:对区间$[l, r]$加$k$时,调用: - $\text{modify}(l, k)$ - $\text{modify}(r+1, -k)$(若$r+1 \leq n$) - **单点查询**:查询位置$i$的值时,调用$\text{query}(i)$,返回$a_i$。 树状数组的关键函数: - $\text{lowbit}(x) = x \& (-x)$:获取最低位的1。 - $\text{modify}(i, \Delta)$:更新树状数组(从$i$向上)。 - $\text{query}(i)$:计算前缀和(从$i$向下)。 #### 3. **代码实现(C++示例)** 以下代码基于引用[2]简化,实现区间修改和单点查询。假设序列长度为$n$,操作数为$m$。 ```cpp #include <iostream> using namespace std; const int N = 100010; // 最大序列长度 int tree[N]; // 树状数组(存储差分数组d) int n, m; // 序列长度和操作数 // 计算lowbit int lowbit(int x) { return x & -x; } // 更新树状数组:在位置i加delta void modify(int i, int delta) { while (i <= n) { tree[i] += delta; i += lowbit(i); } } // 查询前缀和:位置1到i的和(即a_i) int query(int i) { int res = 0; while (i > 0) { res += tree[i]; i -= lowbit(i); } return res; } int main() { cin >> n >> m; // 初始化:读取原数组a,构建差分数组d int prev = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { int a_i; cin >> a_i; modify(i, a_i - prev); // d_i = a_i - a_{i-1} prev = a_i; } // 处理操作 while (m--) { char op; cin >> op; if (op == 'Q') { // 单点查询 int i; cin >> i; cout << query(i) << '\n'; // a_i = query(i) } else if (op == 'C') { // 区间修改 int l, r, k; cin >> l >> r >> k; modify(l, k); // d_l += k if (r + 1 <= n) { modify(r + 1, -k); // d_{r+1} -= k } } } return 0; } ``` **代码说明**: - **初始化**:读入原数组$a$时,直接计算差分值$d_i = a_i - a_{i-1}$并存入树状数组。 - **区间修改**('C'操作):在$l$加$k$,在$r+1$减$k$,确保区间$[l, r]$内所有$a_i$增加$k$。 - **单点查询**('Q'操作):$\text{query}(i)$返回$a_i$,因为树状数组维护的是差分前缀和。 - **时间复杂度**:初始化为$O(n \log n)$,每次修改或查询为$O(\log n)$[^2][^3]。 #### 4. **优点和注意事项** - **优点**: - 高效:区间修改和单点查询均在$O(\log n)$完成。 - 空间开销小:仅需$O(n)$额外空间。 - 简单易实现:适合竞赛或实时系统。 - **注意事项**: - 差分法仅支持单点查询,不能直接支持区间查询(需额外处理,如结合前缀和)。 - 初始化时需正确处理边界($a_0 = 0$)。 -修改时检查$r+1$是否越界。 通过差分法,树状数组可以高效解决区间修改和单点查询问题,特别适用于如洛谷P3368等需要优化的场景[^1][^2]。
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