前缀和是指数组一定范围的数的总和,常见的有两种,一维和二维,我会用两道题来分别解析
一维
DP34 【模板】前缀和
题目:
题目解析:
暴力解法
直接遍历数组,遍历到下标为 l 时,开始进行相加,直到遍历到下标为 r ,最后返回总和.这样做的时间复杂度为: O(n)
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner in = new Scanner(System.in);
// 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别
//接收数据
int n = in.nextInt(),q=in.nextInt();
int[] arr = new int[n+1];
arr[0]=0;
for(int i=1;i<=n;i++){
arr[i]=in.nextInt();
}
while(q>0){
int l=in.nextInt(),r=in.nextInt();
int sum = 0;
for(int i =l;i<=r;i++){
sum+=arr[i];
}
System.out.println(sum);
q--;
}
}
}虽然代码本身是没有问题的,但是在某些情况下会运行超时
优化
对于前缀和来说,我们可以使用动态规划的部分知识来进行解决,总共分为两步
1.预处理前缀和数组
我们创建一个新的数组,数组的规模和原数组保持一致,如图:
但是在我们求dp数组时,难免会对原数组重复计算,这样会增加代码的耗时,有没有简洁的方法呢?
当然是有的,从dp的获得式中我们可以发现, dp[i] = dp[i-1]+arr[i]
2.使用数组
最后我们就可以返回值, 也就是上文提到的 dp[r]-dp[l-1]
代码
public static void main(String[] args) {
Scanner in = new Scanner(System.in);
// 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别
//接收数据
int n = in.nextInt(),q=in.nextInt();
int[] arr = new int[n+1];
arr[0] = 0;
for(int i=1;i<arr.length;i++){
arr[i] = in.nextInt();
}
//计算动态数组
long[] dp = new long[n+1];
dp[0] = 0;
for(int i=1;i<dp.length;i++){
dp[i]=dp[i-1]+arr[i];
}
//处理结果
while(q>0){
int l=in.nextInt(),r=in.nextInt();
System.out.println(dp[r]-dp[l-1]);
q--;
}
}在代码中我们可以看到,我们为数组增加了辅助节点,也就是 arr[0] 和 dp[0] ,那么为什么要增加这个辅助节点呢?或者为什么在使用数组的时候,下标要从1开始计算呢?
因为如果我们没有辅助节点或者从0开始计算,那么当 l (求前缀和的起点) 为 0 时,那么 dp[l-1] 就会越界
运行结果
二维
二维数组也就是矩阵,在计算矩阵的前缀和时,我们需要更注意一些细节
例题: DP35 【模板】二维前缀和
这道题大致与上一道题相似,所以就不进行暴力解法了,直接开始解析
也就是说,这里我们已经得到了用于动态规划的数组 dp ,我们只要再将dp中的值进行计算,就可以得到最后的值了
所以,最后要得出的答案就是 D = dp[x2][y2] -dp[x1-1][y1] -dp[x1][y1-1] +dp[x1-1][y1-1]
代码:
public static void main(String[] args) {
Scanner in = new Scanner(System.in);
// 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别
//获取数据
int n = in.nextInt(),m=in.nextInt(),q=in.nextInt();
int[][] arr = new int[n+1][m+1];
for(int i=1;i<n+1;i++){
for(int j=1;j<m+1;j++){
arr[i][j] = in.nextInt();
}
}
//设置动态矩阵
long[][] dp = new long[n+1][m+1];
for(int i=1;i<n+1;i++){
for(int j=1;j<m+1;j++){
dp[i][j] = dp[i-1][j]+dp[i][j-1]+arr[i][j]-dp[i-1][j-1];
}
}
//得出答案
while(q>0){
int x1=in.nextInt(),y1=in.nextInt(),x2=in.nextInt(),y2=in.nextInt();
System.out.println(dp[x2][y2]-dp[x1-1][y2]-dp[x2][y1-1]+dp[x1-1][y1-1]);
q--;
}
}运行结果:
