====== 前缀和 ====== 一些情况下,对数组的子区间和进行多次询问,遍历是一个费时的行为,前缀和在这里就很有用。 ===== 多维前缀和 ===== {{:2020-2021:teams:no_morning_training:1.png?400|}}\\ 在一个二维数组中要求一个方形区域的和。这里同样可以运用前缀和。\\ 例如这张图,求绿色部分,就可以用整个减去横侧和纵侧的条,再加上被减两次的块。\\ 三维数组中同理,只是算式略不同。就是容斥定理的应用。\\ 但是随着维度t变高,计算前缀和的容斥的复杂度是 $2^t$ ,总复杂度达到了 $O(n^t\times2^t)$ 。 以三维为例: for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=m;j++) for(int k=1;k<=p;k++) b[i][j][k]=b[i-1][j][k]+b[i][j-1][k]+b[i][j][k-1] -b[i-1][j-1][k]-b[i-1][j][k-1]-b[i][j-1][j-1] +b[i-1][j-1][k-1]+a[i][j][k]; 我们其实有个更好的办法 for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=m;j++) for(int k=1;k<=p;k++) a[i][j][k]+=a[i-1][j][k]; for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=m;j++) for(int k=1;k<=p;k++) a[i][j][k]+=a[i][j-1][k]; for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=m;j++) for(int k=1;k<=p;k++) a[i][j][k]+=a[i][j][k-1]; $$a_1[i][j][k]=\sum_{l=1}^i {a[l][j][k]}$$ $$a_2[i][j][k]=\sum_{l=1}^j {a_1[i][l][k]}$$ $$a_3[i][j][k]=\sum_{l=1}^k {a_2[i][j][l]}$$ a3数组即为所求,更高维度同理\\ 就是说按维每一维加一遍。这样做可以将复杂度降至$O(n^t\times t)$。维数较高的情况下会节省一些时间。 ==== 例子 ==== === 1. === 数字列表项目给定一个 $n\times n$ 的矩阵,找一个最大的子矩阵,使得这个子矩阵里面的元素和最大。 最朴素的想法是枚举左下角、右上角并在内部枚举每个元素,复杂度 $O(n^6)$ ,利用前缀和降至 $O(n^4)$ 。\\ 好一点的想法是枚举上下边,中间的矩阵就成了一维数列,变成求最大区间和的问题,达到 $O(n^3)$ 。 === 2. === 输入一个长度为n的数组a[i],下标从0开始(0到n-1)。保证n是2的整数次幂,对于每个 $i(0\le i #include using namespace std; typedef long long ll; const int N=(1<<21); ll a[N]; int n; int main() { scanf("%d",&n); for(int i=0;i ---- ===== 总结 ===== 一个基础技巧。 ===== 参考 ===== [[https://www.cnblogs.com/mrclr/p/8423136.html]]\\ [[https://www.cnblogs.com/Miracevin/p/9778266.html]]