简介

离散化 —— 把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率，即：在不改变数据相对大小的条件下，对数据进行相应的缩小。
离散化本质上可以看成是一种 $\mathrm{哈}\mathrm{希}$，其保证数据在哈希以后仍然保持原来的 全/偏序 关系。

描述

• 离散化用于处理一些个数不多，但是数据本身很大但是仍需要作为数组等无法过大的下标时，我们可以处理一下这些大的下标，并且依然保持其原序。
• 通俗地讲就是当有些数据因为本身很大或者类型不支持，自身无法作为数组的下标来方便地处理，而影响最终结果的只有元素之间的相对大小关系时，我们可以将原来的数据按照从大到小编号来处理问题。

示例

示例图片

提示

1. 注意去重复元素
2. 快速保序映射

代码

1. 完成排序操作:

sort(a.begin(), a.end());

2. 完成去重操作：

a.erase(unique(a.begin(), a.end()), a.end());

3. 完成查找：
   1 . 使用 std::lower_bound 函数查找离散化之后的排名（即新编号）：
   lower_bound(a + 1, a + len + 1, x) - a; // 查询 x 离散化后对应的编号
   2 . 二分查找：

   int find(int x) {
   	int l = 0 , r = a.size() -1;
   	while (l < r) {
       	int mid = l + r >> 1;
       	if (a[mid] >= x) r = mid;
       	else l = mid + 1;
   	}
   	return l + 1;	// 从1 ~ n的映射。
   }
   

应用

区间和

假定有一个无限长的数轴，数轴上每个坐标上的数都是 $0$ 现在，我们首先进行 $n$ 次操作，每次操作将某一位置 $x$ 上的数加 $c$。接下来，进行 $m$ 次询问，每个询问包含两个整数 $l$ 和 $r$ ，你需要求出在区间 $[l,r]$ 之间的所有数的和。

• 分析：
  • 由于坐标数据范围很大，但是数据量较小，考虑离散化处理所有坐标
  • 最后要求区间和，可以使用前缀和来求
• 题解

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
typedef pair<int, int> P;
const int N = 3e5 + 10;
int n, m;
int a[N]; //用于前缀和计算
vector<P> add, query;  //用于存储输入
vector<int> all;  //用于存储所有目标下标
/**
 * 二分查找
 * @param x target
 * @return 从1 ~ n的映射，返回值需要加1
 */
int find(int x) {
    int l = 0, r = all.size() - 1;
    while (l < r) {
        int mid = l + r >> 1;
        if (all[mid] >= x) r = mid;
        else l = mid + 1;
    }
    return l + 1;
}
int main() {
    scanf("%d%d", &n, &m);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        int a, b;
        scanf("%d%d", &a, &b);
        add.push_back({a, b});
        all.push_back(a);  // 将有用的下标全部存入all
    }
    for (int i = 0; i < m; i ++ ) {
        int a, b;
        scanf("%d%d", &a, &b);
        query.push_back({a, b});

        all.push_back(a);
        all.push_back(b);
    }
    //排序
    sort(all.begin(), all.end());
    //去重
    all.erase(unique(all.begin(), all.end()), all.end());
    //插入数据
    for (auto &item: add) {
        a[find(item.first)] += item.second; //映射
    }
    //预处理前缀和
    for (int i = 1; i <= all.size(); i++) a[i] += a[i - 1]; //前缀和
    //查询
    for (auto &item: query) {
      cout << a[find(item.second)] - a[find(item.first) - 1] << endl;
    }
    return 0;
}

补充

• 对 $vector$ 进行离散化：

vector<int> a, b;  // b 是 a 的一个副本
sort(a.begin(), a.end());
a.erase(unique(a.begin(), a.end()), a.end());
for (int i = 0; i < n; ++i)
     b[i] = lower_bound(a.begin(), a.end(), b[i]) - a.begin();

• $map$ 映射进行离散化：
  • 可以用 $map$ （每次在 $map$ 中查询一下这个值是否存在，如果存在则返回对应的值，否则对应另一个值）或 $hash$ 表（即 unordered_map 或手写 $hash$ 表，运用方式和 $map$ 相同）。

$map$ 与 unordered_map 的区别

1. 对于 $map$ 的底层原理，是通过红黑树（一种非严格意义上的平衡二叉树）来实现的，因此 $map$ 内部所有的数据都是有序的（默认按 $key$ 进行升序排序）
2. unordered_map 和 $map$ 类似，都是存储的 $key-value$的值，可以通过 $key$ 快速索引到 $value$ 。不同的是 unordered_map 不会根据 $key$ 的大小进行排序，存储时是根据 $key$ 的 $hash$ 值判断元素是否相同，即 unordered_map 内部元素是无序的。unordered_map的 底层是一个防冗余的哈希表（开链法避免地址冲突）

查询、插入、删除操作的时间复杂度都是 $O(logn)$