【算法】前缀和——二维前缀和模板题

news2024/11/25 3:23:48

本节博客是通过——二位前缀和模板题来介绍前缀和二维算法,有需要借鉴即可。

目录

  • 1.题目
  • 2.暴力求解
  • 3.二维前缀和算法
  • 3.代码示例
  • 4.总结

1.题目

题目链接:LINK
在这里插入图片描述

2.暴力求解

这里我们首先想到的就是一个暴力求解的方式,挨个需要的进行遍历就好了嘛~代码很简单,反正八成这牛客不会让你过。。。这里我们就不再赘述了。

3.二维前缀和算法

想一想,我们暴力求解的时间复杂度直接升到(NMQ)了,之所以能上到这个复杂度无非就是算过的数据没记住,第二次一样的数据还是去重新计算重新计算。

到了这个想法,我们可以想到“以空间换时间”的思路去处理这道题。也就是说我们可以借用“二维前缀和算法”来进行求解。

具体步骤如下

  • 1.预处理一个前缀和数组出来:
    在这里插入图片描述
    所以,这个前缀和数组满足下列规律:
    在这里插入图片描述

  • 2.依据相关规律来利用预处理出来的前缀和数组来进行处理:
    任何一个所求结果,均满足下面规律:
    在这里插入图片描述

这样下来,我们就可以写出下面代码了:

3.代码示例

#include <iostream>
using namespace std;
#include<vector>

int main() 
{
    // 1.读入参数
    int n = 0, m = 0, q = 0;
    cin >> n >> m >> q;
    vector<vector<int>> vv(n+1, vector<int>(m+1));
    for(size_t i = 1; i <= n; i++)
    {
        for(size_t j = 1; j <= m; j++)
        {
            cin >> vv[i][j];
        }
    }
    // 2.预处理二维前缀和数组
    vector<vector<long long>> dp(n+1, vector<long long>(m+1));
    for(size_t i = 1; i <= n; i++)
    {
        for(size_t j = 1; j <= m; j++)
        {
            dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1] + vv[i][j] - dp[i-1][j-1];
        }
    }
    // 3.求值
    int x1 = 0, y1 = 0, x2 = 0, y2 = 0;
    while(q--)
    {
        cin >> x1 >> y1 >> x2 >> y2;
        cout << dp[x2][y2] - dp[x1-1][y2] - dp[x2][y1-1] + dp[x1-1][y1-1] << endl;
    }
}
// 64 位输出请用 printf("%lld")

4.总结

这个题目二位前缀和算法的这个公式推导过程比较重要,建议自己梳理一下。
整体上是一个“以空间换时间”的思路。


EOF

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1694307.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

基于SA模拟退火优化算法的TSP问题求解matlab仿真,并对比ACO蚁群优化算法

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述 基于SA模拟退火优化算法的TSP问题求解matlab仿真,并对比ACO蚁群优化算法,对比两个算法的仿真时间&#xff0c;收敛曲线&#xff0c;以及路径规划的结果&#xff0…

独享IP是原生IP吗?

原生IP&#xff1a; 原生IP是指由Internet服务提供商&#xff08;ISP&#xff09;直接分配给用户的IP地址&#xff0c;这些IP地址通常反映了用户的实际地理位置和网络连接。原生IP是用户在其所在地区或国家使用的真实IP地址&#xff0c;与用户的物理位置直接相关。在跨境电商中…

从零训练yolov8

1.收集数据 2.数据标注 pip install labelimg3.划分数据集 0.2的验证机0.8的训练集 import os from shutil import copyfile from sys import exit import randomsource r"D:\Data\imgs\screenc" \\ target_train r"D:\Data\imgs\datasets\mydata\images\t…

访存优化实践之一 : CPU、GPU、DDR与访存路径介绍

一、CPU的访存路径 上图是目前主流的CPU架构介绍。可以看到,CPU的访存路径:先经过MMU,然后经过Cache,最后到达DRAM。这其中涉及到的关键内容为基于MMU的内存管理以及缓存机制。 1.1、基于MMU的内存管理 众所周知,在计算机设计之处是没有虚拟地址的概念的,CPU发出的地址即…

win中的vscode利用ssh插件,在同一台电脑的virtualbox虚拟出来的ubuntu中编译,调试设置方法

vscode中安装ssh插件virtualbox7.0中的设置&#xff1a; 在网络管理器中添加host-only网卡&#xff0c;用来主机和虚拟机双向通信。这个网卡能在win的设备管理器里面看到手动配置网卡&#xff0c;其中ip地址是另一个网段的&#xff0c;主机ip地址是192.168.1.1。这个网卡对于虚…

ELK 日志监控平台(二)- 优化日志格式

文章目录 ELK 日志监控平台&#xff08;二&#xff09;- 优化日志格式1.日志输出要点2.优化应用的日志格式2.1.确定日志输出要点来源2.1.1.服务名称2.1.2.服务环境2.1.3.日志级别2.1.4.日志输出时间2.1.5.日志内容2.1.6.日志输出对象2.1.7.线程名称 2.2.logback.xml修改日志输出…

Java网络编程之TCP协议核心机制(二)

目录 题外话 正题 滑动窗口机制 如果出现丢包问题怎么办?? 滑动窗口触发条件 流量控制 拥塞控制 小结 题外话 宿舍没有空调的感觉谁懂?!!! 人要蒸发了,八点自动热醒,直接强行学习 正题 我们继续讲解TCP协议核心机制 上篇博客讲完了,建立连接机制,确认应答机制,超时…

Boxy SVG for Mac:打造精致矢量图形的得力助手

在矢量图形设计领域&#xff0c;Boxy SVG for Mac以其出色的性能和丰富的功能&#xff0c;成为了设计师们的得力助手。 Boxy SVG for Mac(矢量图编辑器) v4.32.0免激活版下载 Boxy SVG具备强大的编辑能力&#xff0c;支持节点编辑、路径绘制、颜色填充等多种操作&#xff0c;让…

struct.unpack_from()学习笔记

struct.unpack_from(fmt,b_data,offset) 按照指定的格式fmt&#xff0c;从偏移位置offset&#xff0c;对b_data开始解包&#xff0c;返回数据格式是一个元组(v1,v2…) fmt可以有&#xff1a; _struct.py: The remaining chars indicate types of args and must match exactly;…

实现 YOLO 目标计数 | 含代码示例

点击下方卡片&#xff0c;关注“小白玩转Python”公众号 在YOLO算法的无数应用中&#xff0c;我们想聚焦于一个真实的场景&#xff1a;道路车辆计数。这个用例对于智能城市的交通规划和决策具有重要意义。在这篇文章中&#xff0c;我们将带您一步步实现YOLO目标检测和计数&…

工业路由器在新能源数字化中的应用:重塑能源行业的未来

随着全球对可再生能源和能源效率的追求日益加强&#xff0c;新能源数字化已成为推动行业发展的关键因素。在这一变革的浪潮中&#xff0c;工业路由器以其卓越的性能和独特的功能&#xff0c;成为新能源数字化不可或缺的核心组件。本文将深入探讨工业路由器在新能源数字化中的应…

对话:用言语构建深刻的思想碰撞

对话&#xff1a;用言语构建深刻的思想碰撞 在写书中&#xff0c;对话是一种有力的工具&#xff0c;能与读者进行有效的沟通和交流&#xff0c;引发深思和反思。它不仅是信息传递的方式&#xff0c;更是加深情感、探讨主题和吸引读者参与的桥梁。你应从读者的角度思考&#xf…

【学习AI-相关路程-工具使用-自我学习-jetsoncudapytorch-开发工具尝试-基础样例 (3)】

【学习AI-相关路程-工具使用-自我学习-jetson&cuda&pytorch-开发工具-安装尝试-基础样例 &#xff08;3&#xff09;】 1、前言2、环境说明3、自我总结&#xff08;1&#xff09;了解整体过程阶段 1: 硬件设置阶段 2: 软件准备阶段 3: 数据准备阶段 4: 模型设计和训练阶…

在Spring 当中存在的八大模式

在Spring 当中存在的八大模式 文章目录 在Spring 当中存在的八大模式每博一文案1. 简单工厂模式2. 工厂方法模式3. 单例模式4. 代理模式5. 装饰器模式6. 观察者模式7. 策略模式8. 模板方法模式最后&#xff1a; 每博一文案 我认为 “知世故而不世故” 才是真正意义上的成熟。回…

Python功能强大的构建系统库之buildout使用详解

概要 在软件开发过程中,管理项目依赖和构建环境是一项复杂而重要的任务。Python buildout库是一种强大的构建系统,能够帮助开发者自动化地管理项目的依赖、生成可重复的开发环境,并简化部署过程。本文将详细介绍buildout库,包括其安装方法、主要特性、基本和高级功能,以及…

csdn的insCode怎么用IDE和linux终端

1.进入insCode&#xff0c;选择工作台 找到我的项目&#xff0c;没有项目的话可以新建一个。 选择在IDE中编辑&#xff0c;界面如下&#xff1a; 右边有个终端&#xff0c;点击即可出现linux的xterm终端。

区块链技术和应用

文章目录 前言 一、区块链是什么&#xff1f; 二、区块链核心数据结构 2.1 交易 2.2 区块 三、交易 3.1 交易的生命周期 3.2 节点类型 3.3 分布式系统 3.4 节点数据库 3.5 智能合约 3.6 多个记账节点-去中心化 3.7 双花问题 3.8 共识算法 3.8.1 POW工作量证明 总结 前言 学习长…

算法:树状数组

文章目录 面试题 10.10. 数字流的秩327. 区间和的个数315. 计算右侧小于当前元素的个数 树状数组可以理解一种数的存储格式。 面试题 10.10. 数字流的秩 假设你正在读取一串整数。每隔一段时间&#xff0c;你希望能找出数字 x 的秩(小于或等于 x 的值的个数)。 请实现数据结构…

Volatile的内存语义

1、volatile的特性 可见性&#xff1a;对一个volatile变量的读&#xff0c;总能够看到任意一个线程对这个volatile变量的写入。 原子性&#xff1a;对任意单个volatile变量的读/写具有原子性&#xff0c;但类似于volatile这种复合操作不具有原子性。 接下来我们用程序验证。…

如何用Java实现SpringCloud Alibaba Sentinel的熔断功能?

在Java中使用Spring Cloud Alibaba Sentinel实现熔断功能的步骤如下&#xff1a; 添加依赖 在项目的pom.xml文件中添加Spring Cloud Alibaba Sentinel的依赖&#xff1a; <dependency><groupId>com.alibaba.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud…