C++知识点总结(9):前缀和

文章介绍了前缀和和区间和的概念、计算方法,以及如何通过编程实现,同时讨论了简化算法后的时间复杂度优化。还涉及到了会议中的音量问题和整除最长区间的问题及其解法。

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一、前缀和

1. 意义

数列1520305065
下标12345
前缀和153565115180

2. 表示

前缀和:用数组表示,因为每一项的前缀和都能算出来。

3. 公式

前缀和数组
a[1]a[1]a[1]s[1]s[1]s[1]
s[1]+a[2]s[1]+a[2]s[1]+a[2]s[2]s[2]s[2]
s[2]+a[3]s[2]+a[3]s[2]+a[3]s[3]s[3]s[3]
..................
s[i−1]+a[i]s[i-1]+a[i]s[i1]+a[i]s[i]s[i]s[i]

4. 程序

#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
	int n; // 项数 
	int a[100005] = {}; // 数组 
	int s[100005] = {}; // 前缀和数组 
	cin >> n;
	for (int i = 1; i <= n; i++)
	{
		cin >> a[i];
		s[i] = s[i-1] + a[i]; // 求前缀和公式,存入数组 
	}
	
	int m; // m个求前缀和的数据
	int r;
	cin >> m;
	for (int i = 1; i <= m; i++)
	{
		cin >> r; // 输入前r项 
		cout << s[r] << endl;
	}
	return 0;
}

简化前思想时间复杂度 O(n2)O(n^2)O(n2) ,简化后时间复杂度 O(n)O(n)O(n)

二、区间和

1. 小节一下

知识点公式
前缀和sum=s[r−1]+a[i]sum =s[r-1] + a[i]sum=s[r1]+a[i]
区间和sum=s[r]−s[l−1]sum = s[r] - s[l-1]sum=s[r]s[l1]

2. 程序

#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
	int n; // 项数 
	int a[100005] = {}; // 数组 
	int s[100005] = {}; // 前缀和数组 
	cin >> n;
	for (int i = 1; i <= n; i++)
	{
		cin >> a[i];
		s[i] = s[i-1] + a[i]; // 求前缀和公式,存入数组 
	}
	
	int m; // m个求前缀和的数据
	int l, r; // l~r区间范围 
	cin >> m;
	for (int i = 1; i <= m; i++)
	{
		cin >> l >> r; // 输入区间l和r 
		cout << s[r] - s[l-1] << endl; // 区间和公式,直接输出 
	}
	return 0;
}

三、喧闹的会议

1. 审题

一共有 NNN 个席位,并视作一条直线,并且每个位置上的人都会和剩下的 N−1N-1N1 个位置上的所有人对线,第 AAA 个位置的人和第 BBB 个位置的人之间需要 ∣A−B∣|A-B|AB 的音量才可以沟通。求总音量。

2. 思路

下表省略了 absabsabs

12345
1-11-21-31-41-5
2-12-22-32-42-5
3-13-23-33-43-5
4-14-24-34-44-5
5-15-25-35-45-5

注意:

∣x−y∣=∣y−x∣|x-y| = |y-x|xy=yx ,所以只用求下半部分。
而且,绝对值也可以去除了!

3. 优化

步骤公式
举例(5−1)+(5−2)+(5−3)+(5−4)+(5−5)(5-1) + (5-2) + (5-3) + (5-4) + (5-5)(51)+(52)+(53)+(54)+(55)
相当于s[5]=5×5−s[5]s[5] = 5 \times 5 - s[5]s[5]=5×5s[5]
行和公式rowsum=i×a[i]−s[i]rowsum = i \times a[i] - s[i]rowsum=i×a[i]s[i]

4. 程序

#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
	int n; // 项数 
	long long a[100005] = {}; // 数组 
	long long s[100005] = {}; // 前缀和数组 
	long long sum = 0; // 会议总音量 
	cin >> n;
	for (int i = 1; i <= n; i++)
	{
		cin >> a[i];
		s[i] = s[i-1] + a[i]; // 求前缀和公式,存入数组 
		
		// 计算每人音量和
		sum += (i * a[i] - s[i]);
	}
	cout << sum * 2;
	return 0;
}

四、被 mmm 整除的最长区间

1. 同余定理

序号等式
1x÷a=...bx \div a = _ ... bx÷a=...b
2y÷a=...by \div a = _ ... by÷a=...b
3(x−y)÷a=...0(x-y) \div a = _ ... 0(xy)÷a=...0

2. 审题

【题目描述】

给定一个正整数序列 AAA ,其中包含 NNN 个正整数,现请你找到在序列 AAA 中存在的某一区间,使得该区间的区间和能够被 MMM 整除,求出满足能够被 MMM 整除的最长区间长度。若不存在则输出 000

【输入描述】

共两行,第一行包含 222 个正整数 NNNMMM ,代表有 NNN 个正整数以及除数M。

【输出描述】

一行,满足条件的最长区间长度。

【输入样例】

10 5
3 4 6 6 2 14 10 15 16 7

【输出样例】

9

【提示】

1<=N<=50000,1<=M<=1001 <= N <= 50000, 1 <= M <= 1001<=N<=50000,1<=M<=100

3. 思路

前缀和属于区间和,是一个特殊的区间和,范围也就是 111nnn

数组34662141015167
下标12345678910
前缀和371319213545607683
余数3234100013
下标12345678910

我们可以增加一个 pr[]pr[]pr[] 数组,表示每个余数第一次出现的位置。

pr[1] = 5;

如上,表示余数 111 第一次出现的位置在下标 555 的位置。
那么,得出了公式:

pr[r[i]] = i; // 桶的思想

晕了的童鞋,请看下面程序的注释。

4. 顺着代码捋

#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
	int n; // 项数 
	int m; // 除数 
	int a[50005] = {}; // 数组 
	int s[50005] = {}; // 前缀和数组 
	int r[50005] = {}; // 余数数组 
	int pr[50005] = {}; // 每个余数第一次出现的位置 
	int ans = 0; 
	cin >> n >> m;
	for (int i = 1; i <= n; i++)
	{
		cin >> a[i];
		s[i] = s[i-1] + a[i]; // 求前缀和 
		r[i] = s[i] % m; // 得到余数 
		
		if (r[i] == 0)
		{
			ans = max(ans, i); // 更行结果 
		}
		else
		{
			if (pr[r[i]] == 0) // 说明位置仍然为空 
			{
				pr[r[i]] = i; // 存储下标 
			}
			else
			{
				ans = max(ans, i - pr[r[i]]); 
			}
		}
	}
	
	cout << ans;
	return 0;
}
### 前缀和算法的数据结构实现及应用 #### 定义与概念 前缀和是指对于给定的一个数组 `arr`,构建一个新的数组 `prefixSum`,其中每一个位置上的元素等于原数组从起始位置到当前位置所有元素之和。这种技术特别适用于需要频繁查询某一段区间内元素总和的情况[^1]。 #### 工作原理 为了能够快速获取任意子区间的累加值,在初始化阶段会先计算出各个索引处对应的累积和存储于辅助数组中。当后续要得到某个范围内的数值相加之结果时,则只需简单地做一次减法操作即可完成,极大地提高了效率[^4]。 #### C++中的具体实现方法 下面是一段简单的C++代码用来说明如何创建并利用一维前缀和来解决实际问题: ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; // 构建前缀和函数 void buildPrefixSum(const vector<int>& nums, vector<int>& prefixSum){ int n = nums.size(); if (n == 0) return; // 初始化第一个元素相同 prefixSum[0] = nums[0]; // 计算其余各位置的前缀和 for(int i=1; i<n; ++i){ prefixSum[i] = prefixSum[i-1]+nums[i]; } } int main(){ // 输入原始数组 vector<int> nums={3,-2,5,7}; // 创建用于保存前缀和的空间 vector<int> prefixSum(nums.size()); // 调用函数建立前缀和表 buildPrefixSum(nums,prefixSum); cout << "Original Array: "; for(auto num : nums) cout<<num<<" ";cout<<"\n"; cout << "Prefix Sum Array:"; for(auto sum : prefixSum) cout<<sum<<" ";cout<<"\n"; return 0; } ``` 此程序首先定义了一个名为`buildPrefixSum()`的功能,该功能接收两个参数——一个是输入整数列表`nums[]`以及另一个同样长度但初始为空白状态的目标容器`prefixSum[]`;接着通过循环迭代的方式逐步填充后者直至完全反映前者各项累计求和后的形态变化过程[^3]。 #### 应用实例 假设现在有一个需求是要找出一个固定大小窗口滑动过程中所覆盖部分的最大平均值得话,那么就可以借助上述提到过的“前缀和”的特性来进行优化处理。因为有了预先准备好的这些中间结果之后,每次移动指针只需要O(1)时间复杂度就能更新当前片段的新均值了[^2]。
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