一种常用的累加方法——前缀和

这篇博客介绍了如何使用前缀和方法解决矩阵子块求和问题,通过避免冗余计算来优化算法。文章提供了一个具体的样例输入和输出,并解析了解题思路,强调传统方法可能导致超时,而前缀和能有效提高效率。

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子块和

时间限制(普通/Java):2000MS/4000MS          运行内存限制:65536KByte
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描述

给定一个矩阵,求其任意一个子矩阵的和。

输入

输入首先包含一个正整数T(T<=20),表示T组测试数据。每组测试数据首先包含一个正整数N(N<=500),表示矩阵为N行N列,接着是N行N列个整数表示的矩阵。矩阵输入完后,会有一个整数C(C<=100000)表示有C条求和命令。求和命令的格式为四个以逗号分隔的整数a,b,c,d,表示求上述矩阵的以第a行第b列元素为左上角,以第c行第d列元素为右下角的子矩阵的和。

### 前缀和算法在蓝桥杯竞赛中的应用 前缀和一种常见的优化技术,在处理数组区间查询问题时非常高效。它通过预先计算部分结果来减少重复计算的时间开销,从而提高程序运行效率。 #### 什么是前缀和前缀和的核心思想是对一个数组 `arr` 的每一个位置 `i` 计算从起始位置到当前位置的所有元素之和,并存储在一个新的数组 `sum` 中。这样可以快速获取任意区间的累加和[^4]。 以下是实现前缀和的一个通用模板: ```cpp int n = 10; int arr[n]; long long sum[n + 1]; for (int i = 1; i <= n; ++i) { sum[i] = sum[i - 1] + arr[i - 1]; } ``` 对于给定的两个索引 `l` 和 `r`,可以通过以下方式快速得到子数组 `[l, r]` 的和: ```cpp long long result = sum[r] - sum[l - 1]; ``` #### 蓝桥杯中的典型应用场景 ##### 场景一:区间求和问题 如果题目要求频繁地对某个数组的不同区间进行求和操作,则可以直接利用前缀和预处理数据,之后每次查询都可以在 O(1) 时间完成。 例如,假设有一个长度为 N 的整型数组 A[],以及 Q 组询问 `(L_i, R_i)` 表示需要知道第 L 到第 R 这些下标的总和是多少?此时采用上述方法即可轻松解决此问题而无需每次都重新遍历整个范围内的数值相加起来耗时较长的操作过程。 ##### 场景二:二维矩阵上的扩展——累积频率表/二维前缀和 当面对的是二维平面上的数据结构比如图像像素亮度分布图或者棋盘格子里填充物数量统计之类的情况时也可以考虑构建类似的“累积频率表格”。其基本原理同理只是维度增加了一层而已: 设原始矩形区域大小 m*n ,则我们需要额外开辟一块空间用来保存这些信息 size=(m+1)*(n+1),其中每一项记录该点左上方所有单元格值总计的结果。 ```cpp // 初始化二维前缀和 for (int i = 1; i <= m; ++i) { for (int j = 1; j <= n; ++j) { prefixSum[i][j] = matrix[i-1][j-1] + prefixSum[i-1][j] + prefixSum[i][j-1] - prefixSum[i-1][j-1]; } } // 查询某子矩阵的和 long long query(int x1, int y1, int x2, int y2){ return prefixSum[x2][y2] - prefixSum[x1-1][y2] - prefixSum[x2][y1-1] + prefixSum[x1-1][y1-1]; } ``` 以上代码片段展示了如何基于二维平面建立并运用前缀和来进行更复杂的多维数据分析任务上取得良好效果的例子之一。 #### 实际案例解析 考虑到实际比赛环境可能遇到的具体实例,下面给出一道简化版模拟练习供参考学习理解概念后尝试解答类似的问题类型: **样例描述**: 输入一组正整数序列 S={s₁,s₂,...sn} 及若干次独立请求 P={(p₁,q₁),(p₂,q₂),...,(pk,qk)} 。 对应每一对 pᵢ qᵢ 输出 s[pᵢ]+..+s[qᵢ](即闭区间 [pi ,qi ] 内所有数字合计). **解决方案提示**: 使用一次循环先准备好全局变量形式存在的累计贡献度列表;再针对每一次提问仅需常量级时间复杂度就能得出最终答案返回给调用方. --- ####
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