前缀和算法 -- [模版]二维前缀和

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【模板】二维前缀和_牛客题霸_牛客网 

输入描述

n是行,m是列,q是查询次数,x1,y1,x2,y2是二维数组的下标。

输出描述

通过两对下标,计算这两对下标构成的这个子矩阵的和。

算法分析

算法一:暴力求解

直接遍历数组,我们考虑最坏情况就是q次查询都是从头遍历到尾,时间复杂度就是O(n*m*q),这绝对是超时的。

算法二:前缀和

我们不希望每次查询时都要遍历去计算和,所以我们就有了创建dp表并进行预处理。

预处理二维dp表

首先我们要明白dp表每一个位置代表的状态,也就是说,dp[i][j] 就代表着从 [1,1] 到 [i,j] 这个子矩阵的和, 同时,我们创建dp表时下标从1开始,也就是说,不仅仅是数组下标从1开始,为什么要从1开始?一个是题目的m和n就是大于等于1的,另一个原因在于使用dp表进行计算时防止越界。

我们先创建这样的数组(示例一): 

接下来就是创建dp表,并进行预处理,但是我们怎么填充dp表呢?暴力遍历吗?分析一下时间复杂度,dp表我们有m*n个元素需要填充,每个元素都代表着子矩阵的和,也就是需要遍历数组,所以整体的时间复杂度就是O(m*n*m*n), 这样的时间复杂度甚至不如直接暴力求解,我们需要其他方法。

小学的时候,我们计算过面积,计算一块面积有时候直接算并不好算,于是我们分割了图形,求每个部分图形的和。

同理,直接算矩阵和不好算,我们将他分割成A,B,C,D四块,dp[i][j]的值就是A + B + C + D,但是我们发现A好算,就是dp[i-1][j-1],B和C并不好算,但是A+B呢?A+C呢?

所以我们也就有了思路:

最终我们得到dp表:

 

使用dp表计算

现在我们有了[1,1]到任意一个下标这个子矩阵的和,现在我们要算任意两个下标构成的子矩阵的和,我们看图:

我们似乎仍然能像面积一样进行分割:

 

解题源码

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

int main() 
{
    
    //n行,m列,q次
    int n, m, q;
    cin >> n >> m >> q;

    //创建二维数组
    vector<vector<int>> vv(n+1,vector<int>(m+1, 0));
    for(int i=1; i<n+1; i++)
    {
        for(int j=1; j<m+1; j++)
        {
            cin >> vv[i][j];
        }
    }

    //创建dp表并填充
    vector<vector<long long>> dp(n+1,vector<long long>(m+1, 0));
    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] - dp[i-1][j-1] + vv[i][j];
        }
    }

    while(q--)
    {
        int x1, y1, x2, y2;
        cin >> x1 >> y1 >> x2 >> y2;

        long long sum = dp[x2][y2] - dp[x1-1][y2] - dp[x2][y1-1] 
                                                          +dp[x1-1][y1-1];
        cout << sum << endl;
    }

}
// 64 位输出请用 printf("%lld")

 

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