【算法|前缀和系列No.1】牛客网 DP34 【模板】前缀和

2023-10-16 04:28

本文主要是介绍【算法|前缀和系列No.1】牛客网 DP34 【模板】前缀和,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

个人主页:兜里有颗棉花糖
欢迎 点赞👍 收藏✨ 留言✉ 加关注💓本文由 兜里有颗棉花糖 原创
收录于专栏【手撕算法系列专栏】【牛客网刷题】
🍔本专栏旨在提高自己算法能力的同时,记录一下自己的学习过程,希望对大家有所帮助
🍓希望我们一起努力、成长,共同进步。
在这里插入图片描述

点击直接跳转到该题目

目录

  • 1️⃣题目描述
  • 2️⃣题目解析
  • 3️⃣解题代码

1️⃣题目描述

题目描述:
给定一个长度为n的数组a1,a2,…,an
接下来有q次查询, 每次查询有两个参数l, r。
对于每个询问, 请输出al,al+1,…ar

输入描述:
第一行包含两个整数n和q。
第二行包含n个整数, 表示a1,a2,…,an
接下来q行,每行包含两个整数l和r。

1≤n,q≤ 1 0 5 10^{5} 105
- 1 0 9 10^{9} 109 ≤ a[i] ≤ 1 0 9 10^{9} 109
1 ≤ l ≤ r ≤ n

输出描述:
输出q行,每行代表一次查询的结果。

示例:

输出:
3 2
1 2 4
1 2
2 3

2️⃣题目解析

前缀和的思想是通过提前计算和存储每个位置前的元素之和,以便在需要时能够快速获取。通过预先计算并存储前缀和,我们可以在O(1)的时间复杂度内获得任意区间内元素的和,而不需要每次都重新计算。对于前缀和问题的话总共分为两步骤:①创建一个前缀和数组;②使用前缀和数组。

状态表示:

  • dp[i]表示数组从[1,i]之间所有元素的和

状态转移方程:

  • dp[i] = dp[i - 1] + arr[i]

关于本题目的时间复杂度如下:

  • 时间复杂度:O(q) + O(n)O(q)是用来查询q次询问。而O(n)用来创建前缀和数组。

3️⃣解题代码

#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;int main()
{int n,q;cin >> n >> q;vector<long long> arr(n + 1),dp(n + 1);for(int i = 1;i <= n;i++)cin >> arr[i];for(int i = 1;i <= n;i++)dp[i] = dp[i - 1] + arr[i];while(q--){int l, r;cin >> l >> r;cout << dp[r] - dp[l - 1] << endl;}return 0;
}

最后就是代码通过啦!!!

在这里插入图片描述

这篇关于【算法|前缀和系列No.1】牛客网 DP34 【模板】前缀和的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/219021

相关文章

golang字符串匹配算法解读

《golang字符串匹配算法解读》文章介绍了字符串匹配算法的原理,特别是Knuth-Morris-Pratt(KMP)算法,该算法通过构建模式串的前缀表来减少匹配时的不必要的字符比较,从而提高效率,在... 目录简介KMP实现代码总结简介字符串匹配算法主要用于在一个较长的文本串中查找一个较短的字符串(称为

通俗易懂的Java常见限流算法具体实现

《通俗易懂的Java常见限流算法具体实现》:本文主要介绍Java常见限流算法具体实现的相关资料,包括漏桶算法、令牌桶算法、Nginx限流和Redis+Lua限流的实现原理和具体步骤,并比较了它们的... 目录一、漏桶算法1.漏桶算法的思想和原理2.具体实现二、令牌桶算法1.令牌桶算法流程:2.具体实现2.1

Python中的随机森林算法与实战

《Python中的随机森林算法与实战》本文详细介绍了随机森林算法,包括其原理、实现步骤、分类和回归案例,并讨论了其优点和缺点,通过面向对象编程实现了一个简单的随机森林模型,并应用于鸢尾花分类和波士顿房... 目录1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例:使用随机森林预测鸢尾花品种4.1

基于Java实现模板填充Word

《基于Java实现模板填充Word》这篇文章主要为大家详细介绍了如何用Java实现按产品经理提供的Word模板填充数据,并以word或pdf形式导出,有需要的小伙伴可以参考一下... Java实现按模板填充wor编程d本文讲解的需求是:我们需要把数据库中的某些数据按照 产品经理提供的 word模板,把数据

Spring Security 从入门到进阶系列教程

Spring Security 入门系列 《保护 Web 应用的安全》 《Spring-Security-入门(一):登录与退出》 《Spring-Security-入门(二):基于数据库验证》 《Spring-Security-入门(三):密码加密》 《Spring-Security-入门(四):自定义-Filter》 《Spring-Security-入门(五):在 Sprin

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

poj3468(线段树成段更新模板题)

题意:包括两个操作:1、将[a.b]上的数字加上v;2、查询区间[a,b]上的和 下面的介绍是下解题思路: 首先介绍  lazy-tag思想:用一个变量记录每一个线段树节点的变化值,当这部分线段的一致性被破坏我们就将这个变化值传递给子区间,大大增加了线段树的效率。 比如现在需要对[a,b]区间值进行加c操作,那么就从根节点[1,n]开始调用update函数进行操作,如果刚好执行到一个子节点,