前缀和的计算

前缀和

前缀和的题目一般形如
在这里插入图片描述
如果使用暴力算法,对每一对的l, r都从a[l]开始加到a[r],那么可能会导致超时,其实我们可以另外再弄一个数组S,其中的元素S[i]就代表从a[0]到a[i]的元素和,这样我们要计算a中l到r只需要计算S[r] - S[l - 1]即可,这里要注意一点就是在存储a的时候,下标从1开始,这样比较方便,不需要特判,计算S的时候也从1开始计算即可。如果a从下标为0的地方开始存储,那么S[i]=S[i-1]+a[i]这个公式用起来就会非常不方便。具体代码如下:

#include<iostream>
#include<algorithm>

using namespace std;

const int N = 100010;

int n, m, l, r;
int a[N], s[N];

int main()
{
    cin >> n >> m;
    
    for(int i = 1; i <= n; i ++) cin >> a[i];
    
    for(int i = 1; i <= n; i ++) s[i] = s[i - 1] + a[i];
    
    while(m --)
    {
        cin >> l >> r;
        
        cout << s[r] - s[l - 1] << endl;
    }
    
    return 0;
}

### 使用前缀和方法计算方差 为了高效地计算给定数据集的方差,可以利用前缀和技巧简化重复计算过程。具体来说,在处理大量子数组或子矩阵的情况下,这种方法特别有效。 #### 前缀和基础概念 前缀和是指对于一个长度为n的一维数组`A[]`,构建一个新的数组`prefixSum[]`使得`prefixSum[i] = A[0]+...+A[i]`. 这样可以在常数时间内获取任意区间内的元素总和[^2]. #### 方差定义回顾 设有一组观测值$x_1,x_2,...,x_n$,其平均值记作$\bar{x}$,则该序列的方差可表示为: $$\sigma ^{2}={\frac {1}{N}}\sum _{{i=1}}^{N}(x_{i}-{\overline {x}})^{2}\quad (1)$$ 其中${\overline {x}}=\left({\tfrac {1}{N}}\sum _{{i=1}}^{N}x_{i}\right)$ 是这组数值的算术平均数. #### 利用前缀和优化方差计算 通过引入两个辅助结构——分别是原始数值及其平方形式下的前缀和表,即: - `pre_sum`: 存储原数组各位置之前所有项之和; - `pre_square_sum`: 记录每一点为止所有项平方之后再累加的结果; 这样就可以快速得到任一区间的线性和二次统计量,从而加速方差公式的解速度。 下面是具体的Python代码实现: ```python def get_variance_with_prefix_sum(data): n = len(data) # 构建前缀和以及平方后的前缀和 pre_sum = [0]*(n+1) pre_square_sum = [0]*(n+1) for i in range(n): pre_sum[i+1] = pre_sum[i] + data[i] pre_square_sum[i+1] = pre_square_sum[i] + pow(data[i], 2) total_mean = sum(data)/len(data) variance = (pre_square_sum[-1]/n - pow(total_mean, 2)) return variance data_points = [4,8,6,5,3,2,8,9] print(f"The calculated variance is: {get_variance_with_prefix_sum(data_points)}") ``` 此程序片段展示了如何基于前缀和的概念来有效地计算整个列表的数据方差。值得注意的是,这里假设输入是一个完整的数据集合而不是动态变化的部分窗口视图。如果涉及到滑动窗口或其他更复杂的情况,则需要进一步调整逻辑以适应特定需
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