前缀和、差分

本文详细介绍了0x03前缀和、一维和二维差分的概念,展示了它们在计算数组和矩阵区域和、区间操作优化等场景的应用,并提供了相关习题实例。

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0x03前缀和、差分

一维前缀和

数组前n项和

s [ k ] = ∑ i = 1 k a [ i ] s[k]=\sum_{i=1}^ka[i] s[k]=i=1ka[i]

s[i]=s[i-1]+a[i];

二维前缀和

s[i][j]表示以(1,1)为顶点,以(i,j)为右下角的矩形内部权值之和。

即: s [ n ] [ m ] = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 m a [ i ] [ j ] s[n][m]=\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^ma[i][j] s[n][m]=i=1nj=1ma[i][j]

a[i][j](i,j)点的权值。

那么s[i][j]可以表示为:

s[i][j]=s[i-1][j]+s[i][j-1]-s[i-1][j-1]+a[i][j];

假如我们要求矩阵中 R x R 的矩形的权值和:

ans = s[i+R][j+R]-s[i-1]
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