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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


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 $i(0\le i<n)$ 求所有满足 i&j=j 的a[j]之和。$n\le2^{20}$ 。

例如 $n=2^{10}$ ,就可以将每一个i根据2进制形式视作具有10维,所求即为其前缀和。利用上面所说的方法容易实现。

(这里让我说一下不定维数的前缀和,不过我在网上没有搜到相关内容,就说一说我的理解。就如同这个题,数据确定维数,那么就不用拘泥于正常的数组的方式,用自己所理解的方式明确数组的下标,进行前缀和的计算即可。) 链接

代码

代码

#include<bits/stdc++.h>
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<n;i++) 
        scanf("%lld",&a[i]);
    for(int i=1,p=0;i<n;i<<=1)
    {
        p++;
        for(int j=0;j<n;j++)
            if((j&(1<<p-1))) 
                a[j]+=a[(j^(1<<p-1))];
    }
    for(int i=0;i<n;i++) 
        printf("%lld\n",a[i]);
    return 0;
}

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