前缀和

​ 前缀和是指某序列的前n项和,可以把它理解为数学上的数列的前n项和

作用: 一种预处理,求出的前缀和数组可以使得,输出原序列中从第l个数到第r个数和的时间复杂度变成了O(1) 。

一维前缀和

更实际的应用:利用前缀和数组我们可以得到第i项到第j项的和,比如:求原数列第4项到第9项的和。利用前缀和数组: S=sum[9]-sum[4-1]。

  1. const int N=1e5+10;
  2. int sum[N],a[N];
  3. for(int i=1;i<=n;i++)
  4. {
  5. sum[i]=sum[i-1]+a[i];
  6. }

第一节课——dfs、bfs、二分、尺取、前缀和、差分 - Virtual Judge (csgrandeur.cn)

  1. #include <iostream>
  2. using namespace std;
  3. const int N = 1000;
  4. long long a[N], sum[N];
  5. int main()
  6. {
  7. int n, q;
  8. cin >> n >> q;
  9. for (int i = 1; i <= n; i++)
  10. {
  11. cin >> a[i];
  12. sum[i] = sum[i - 1] + a[i];
  13. }
  14. while (q--)
  15. {
  16. int f, t;
  17. cin >> f >> t;
  18. cout << sum[t] - sum[f - 1] << endl;
  19. }
  20. }

二维前缀和

sum[ i ] [ j ] = sum[ i ] [ j - 1 ] + sum[ i - 1 ] [ j ] - sum[ i - 1 ] [ j - 1 ] + a[ i ] [ j ]

  1. for (int i = 1; i <= n; ++i)
  2.         for (int j = 1; j <= m; ++j)
  3.             sum[i][j] = sum[i - 1][j] + sum[i][j - 1] - sum[i - 1][j - 1] + a[i][j];

更实际的应用:求a[ x1 ] [ y1 ]到a[ x2 ][ y2 ]

  1. S = sum[x2][y2] - sum[x2][y1-1] - sum[x1-1][y2] + sum[x1-1][y1-1]

子矩阵求和

给出一个 n 行 m 列的矩阵,矩阵的每个位置有一个非负整数 a[ i ][ j ],有 q 次询问,每次询问求一个左上角为 (a,b),右下角为 (c,d) 的子矩阵的所有数之和。

输入格式

第一行两个整数 n,m,表示矩阵的行和列的大小。

接下来 n 行每行 m 个整数,为矩阵内容。

接下来一行为一个整数 q ,表示询问次数。

接下来 q 行每行 4 个整数 a,b,c,d,含义见题面。

输出格式

q 行,第 i 行为第 i 个询问的答案。

样例输入复制

  1. 3 5
  2. 1 2 3 4 5
  3. 3 2 1 4 7
  4. 2 4 2 1 2
  5. 3
  6. 1 1 3 5
  7. 2 2 3 3
  8. 1 1 3 3

样例输出复制

  1. 43
  2. 9
  3. 20
  1. #include<iostream>
  2. #include<vector>
  3. using namespace std;
  4. int n, m;
  5. int s[1000][1000], sum[1000][1000];
  6. int main()
  7. {
  8. int i, j, q, a, b, c, d;
  9. cin >> n >> m;
  10. for (i = 1; i <= n; i++)
  11. for (j = 1; j <= m; j++)
  12. cin >> s[i][j];
  13. for (i = 1; i <= n; i++)
  14. for (j = 1; j <= m; j++)
  15. sum[i][j] = sum[i - 1][j] + sum[i][j - 1] - sum[i - 1][j - 1] + s[i][j];
  16. cin >> q;
  17. while (q--)
  18. {
  19. cin >> a >> b >> c >> d;
  20. cout << sum[c][d] + sum[a - 1][b - 1] - sum[a - 1][c] - sum[c][b - 1] << endl;
  21. }
  22. return 0;
  23. }

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