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天津网站推广有哪些,seo搜索培训,wordpress第一次进来要几秒钟,做网站用到的单词前缀和 文章目录 前缀和一维应用 二维差分一维 二维扩展1、前缀和与哈希表 一维 一个数组prefix中,第i个元素表示nums[0]至nums[i-1]的总和,那么我们就称这个prefix数组是nums数组的前缀和。 prefix [ i ] ∑ j 0 i nums [ j ] \text{prefix}[i] \s…

前缀和

文章目录

  • 前缀和
    • 一维
      • 应用
    • 二维
    • 差分
      • 一维
    • 二维
    • 扩展
      • 1、前缀和与哈希表

一维

一个数组prefix中,第i个元素表示nums[0]nums[i-1]的总和,那么我们就称这个prefix数组是nums数组的前缀和。
prefix [ i ] = ∑ j = 0 i nums [ j ] \text{prefix}[i] = \sum_{j=0}^{i} \text{nums}[j] prefix[i]=j=0inums[j]

应用

1、快速计算下标为[i , j]区间的和。

  • prefix[j+1]- prefix[i]即为下标[i , j]之间元素的总和。

二维

matrix-sum.png

class NumMatrix {vector<vector<int>> sum;
public:NumMatrix(vector<vector<int>> &matrix) {int m = matrix.size(), n = matrix[0].size();sum.resize(m + 1, vector<int>(n + 1));for (int i = 0; i < m; i++) {for (int j = 0; j < n; j++) {sum[i + 1][j + 1] = sum[i + 1][j] + sum[i][j + 1] - sum[i][j] + matrix[i][j];}}}// 返回左上角在 (r1,c1) 右下角在 (r2,c2) 的子矩阵元素和int sumRegion(int r1, int c1, int r2, int c2) {return sum[r2 + 1][c2 + 1] - sum[r2 + 1][c1] - sum[r1][c2 + 1] + sum[r1][c1];}
};作者:灵茶山艾府
链接:https://leetcode.cn/problems/range-sum-query-2d-immutable/solutions/2667331/tu-jie-yi-zhang-tu-miao-dong-er-wei-qian-84qp/
来源:力扣(LeetCode)
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

差分

一维

所谓“差分”,是指原数组中每个元素与前一元素之差所形成的数组
我们知道,对原数组进行诸位累加(前缀计算操作),所得到的数组为前缀和数组。差分数组,则是对其执行前缀计算后,能够得到原数组的那个数组 。

差分数组的主要作用,是帮助快速修改某段区间。

因此,当我们想要对原数组的 [l,r] 进行整体修改时,只需要对差分数组的lr+1 位置执行相应操作即可。

二维

扩展

1、前缀和与哈希表

力扣560.和为k的子数组
借助哈希表中判定重复元素的功能,可以帮忙判断(当前的前缀和-K)是否出现在哈希表中,如果有那么久数量加一,如果没有就将当前前缀和压入哈希表。

class Solution {
public:int subarraySum(vector<int>& nums, int k) {unordered_map<int, int> haxi; // 用于存储前缀和出现次数haxi[0] = 1; // 初始化,表示前缀和为0出现一次vector<int> qian(nums.size() + 1, 0); // 前缀和数组int ans = 0;// 计算前缀和for (int i = 1; i <= nums.size(); i++) {qian[i] = nums[i - 1] + qian[i - 1];}// 查找满足条件的子数组for (int i = 1; i <= nums.size(); i++) {int complement = qian[i] - k;if (haxi.find(complement) != haxi.end()) {ans += haxi[complement]; // 增加满足条件的子数组个数}haxi[qian[i]]++; // 更新当前前缀和的出现次数}return ans;}
};

或者也可以一次遍历即可。在遍历的同时判断(当前的前缀和-K)是否出现在哈希表中。

class Solution {
public:int subarraySum(vector<int>& nums, int k) {int ans = 0, s = 0;unordered_map<int, int> cnt{{0, 1}}; // s[0]=0 单独统计for (int x : nums) {s += x;// 注意不要直接 += cnt[s-k],如果 s-k 不存在,会插入 s-kans += cnt.contains(s - k) ? cnt[s - k] : 0;cnt[s]++;}return ans;}
};作者:灵茶山艾府
链接:https://leetcode.cn/problems/subarray-sum-equals-k/solutions/2781031/qian-zhui-he-ha-xi-biao-cong-liang-ci-bi-4mwr/
来源:力扣(LeetCode)
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
http://www.yayakq.cn/news/472750/

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