前缀和与差分之IncDec sequence
参考链接:https://blog.csdn.net/hzk_cpp/article/details/80407014
题目链接:https://www.acwing.com/problem/content/102/
前缀和:
就是一个数组,要快速静态查询区间和,我们只要处理一个数组时A[i]=a[1]+a[2]+...+a[i].
A[1]=a[1]
A[2]=a[1]+a[2]
A[3]=a[1]+a[2]+a[3]
A[4]=a[1]+a[2]+a[3]+a[4]
......
例如:求[2,4]的区间和,A[4]-A[1]=a[2]+a[3]+a[4]=a[1]+a[2]+a[3]+a[4]-(a[1])
那么查询区间[l,r]的时候只要输出A[r]-A[l-1].
那么这是时候预处理是O(n)的,查询一次是O(1).
在很多情况下这种算法都是可行的,但是必须满足区间减法的性质.
代码预处理如下:
for (int i=1;i<=n;i++)
A[i]=A[i-1]+a[i];
差分:
只不过它可以配套前缀和使用.
差分是一种很巧妙的思想,它的主要用途是维护一个区间的快速修改(加减),但查询是单次的时候.O(n+m)
这种思想的主体就是维护一个数组A,其中A[i]=原数组a[i]-a[i-1].
那么就是刚好与前缀和有点像.
也是互逆的运算.
那么这怎么快速维护呢?
也就是说给区间[l,r]+num.
那么就是给开头A[l]+num,再给结尾A[r+1]-num.
很好理解啊.
那么实现如下:
void add(int l,int r,int num){
A[l]+=num;A[r+1]-=num;
}
那么最后需要查询了,就这样处理一下:
for (int i=1;i<=n;i++)
a[i]=a[i-1]+A[i];
那么就是原来的数组了.
时间复杂度O(1)修改,O(n)查询.
差分就是将数列中的每一项分别与前一项数做差,例如:
一个序列1 2 5 4 7 3,差分后得到1 1 3 -1 3 -4 -3
这里注意得到的差分序列第一个数和原来的第一个数一样(相当于第一个数减0)
差分序列最后比原序列多一个数(相当于0减最后一个数)
性质:
1、差分序列求前缀和可得原序列
2、将原序列区间[L,R]中的元素全部+1,可以转化操作为差分序列L处+1,R+1处-1
3、按照性质2得到,每次修改原序列一个区间+1,那么每次差分序列修改处增加的和减少的相同
public class Main {
//前缀和
public static void fun(int arr[],int A[]){
/*
A[1]=a[1]
A[2]=a[1]+a[2]
A[3]=a[1]+a[2]+a[3]
A[4]=a[1]+a[2]+a[3]+a[4]
*/
for (int i=1;i<arr.length;i++)
A[i]=A[i-1]+arr[i];
}
public static int query(int l,int r,int A[]){
//查询区间[l,r]的时候只要输出A[r]-A[l-1]
return A[r]-A[l-1];
}
//差分
public static void fun2(int arr[],int A[]){
for (int i=1;i<arr.length;i++)
A[i]=arr[i]-arr[i-1];
}
public static void add(int l,int r,int num,int A[],int arr[]){
A[l]+=num;A[r+1]-=num;
for (int i=1;i<A.length;i++)
arr[i]=arr[i-1]+A[i];
}
public static void main(String[] args) {
int arr[]={0,1,2,3,4};
int A[]=new int[5];
// fun(arr, A);
// System.out.println(query(1, 3, A));
// System.out.println(query(2, 4, A));
fun2(arr, A);
add(1, 3, 9, A, arr);
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
System.out.println(arr[i]);
}
}
}
IncDec sequence 题解
对于一个给定的数列arr,它的差分数列A定义为, A[1]=arr[1],A[i]=arr[i]−arr[i−1](2<=i<=n) 即:A[1]=arr[1],A[i]=arr[i]−arr[i−1](2<=i<=n)
性质,把序列arr的区间[L,R]加d,也就是把arr[l],arr[l+1]........arr[r]都加上d,其实就是它的差分序列B中,A[l]+d,A[r+1]−d其他的位置统统不改变。
因此在这道题目中,我们就可以利用这个性质,因为我们只要求arr序列中所有的数相同,而不在意这些方案具体是什么,所以说我们就可以转化题目,也就是将对arr序列的+1,−1+1,−1操作,让arr序列相同,改成目标把A2,…,An变成全0即可(因为A[1]=arr[1],所以是A2~A[n]变成0),也就是arr序列全部相等。而且最后得到的arr序列,就是这n个A1
因为我们有上面所说的性质,那么我们就可以,每一次选取Ai和Aj,2<=i,j<=n而且这两个数,一个为正数,一个为负数,至于为什么要是正负配对,因为我们是要这个A序列2~n都要为0,所以这样负数增加,正数减少,就可以最快地到达目标为0的状态。
至于那些无法配对的数Ak可以选A1,进行修改。即Ak+d,A1-k,A1不影响全局操作
所以说我们这道题目得出的答案就是,最少操作数 min(p,q)+abs(p−q),然后最终序列a可能会有abs(p−q)+1种情况。p为b序列中正数之和,而q为b序列中负数之和
package 差分与前缀和;
import java.util.Scanner;
public class Main1 {
public static void fun2(long arr[],long A[]){
for (int i=1;i<arr.length;i++)
A[i]=arr[i]-arr[i-1];
}
public static void main(String[] args) {
Scanner sc=new Scanner(System.in);
int n=sc.nextInt();
long arr[]=new long[n+1];
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
arr[i]=sc.nextLong();
}
long A[]=new long[n+1];
fun2(arr, A);
long positiveNumber=0;
long negativeNumber=0;
for (int i = 2; i < A.length; i++) {
if (A[i]>=0) {
positiveNumber+=A[i];
}else{
negativeNumber-=A[i];
}
}
System.out.println(Math.abs(positiveNumber-negativeNumber)+Math.min(negativeNumber, positiveNumber));
System.out.println(Math.abs(positiveNumber-negativeNumber)+1);
}
}
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