查分数组定义

int res[diff.size()];
// 根据差分数组构造结果数组
res[0] = diff[0];
for (int i = 1; i < diff.size(); i++) {
    res[i] = res[i - 1] + diff[i];
}

应用举例

LeetCode 1109 题「[航班预订统计]

• 题目描述
  这里有 n 个航班，它们分别从 1 到 n 进行编号。

有一份航班预订表 bookings ，表中第 i 条预订记录 bookings[i] = [firsti, lasti, seatsi] 意味着在从 firsti 到 lasti （包含 firsti 和 lasti ）的 每个航班 上预订了 seatsi 个座位。

请你返回一个长度为 n 的数组 answer，里面的元素是每个航班预定的座位总数。

• 实现

class Solution {
public:

    /* http://www.codebaoku.com/it-c/it-c-227293.html */
     查分数组工具类C++
    class Difference {
    public:
            /* 输⼊⼀个初始数组，区间操作将在这个数组上进⾏, 初始化查分数组*/
            Difference(vector<int> nums)
            {
                if (nums.empty()) {
                    return;
                }
                diff.resize(nums.size());
                diff[0] = nums[0];
                for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {
                    diff[i] = nums[i] - nums[i-1];
                }
            }
    
            /* 给闭区间 [i, j] 增加 val（可以是负数）*/
            void increment(int i, int j, int val) { // NUms为diff的前缀和
                diff[i] += val;
                if (j + 1 < diff.size())
                {
                    diff[j + 1] -= val;
                }
            }
    
            /* 返回结果数组 */
            vector<int> result()
            {
                vector<int> res(diff.size());
                // 根据差分数组构造结果数组
                res[0] = diff[0];
                for (int i = 1; i < diff.size(); i++)
                {
                    res[i] = res[i - 1] + diff[i];
                }
                return res;
            }
    private:
        vector<int> diff; // 差分数组
    };

    vector<int> corpFlightBookings(vector<vector<int>>& bookings, int n) {
        vector<int> nums(n);  // 原始数组初始化为0
        Difference df(nums);

        for (auto &booking : bookings) {
            int i = booking[0] - 1;
            int j = booking[1] - 1;
            int val = booking[2];

            // 对区间nums[i, j]增加val
            df.increment(i, j, val);
        }
        // 返回最终的结果数组
        return df.result();
    }
};