浅谈前缀和
引入
如果你想维护一个数据结构,有一个序列 \(a\),每次查询 \(l\sim r\) 区间和(求 \(\sum\limits_{i=l}^ra_i\)),只有查询,线段树&树状数组难免有些大材小用,但是维护它效率要高,甚至要达到 \(\mathcal{O}(1)\)。
这个东西该怎么维护呢?
我们可以创造一个序列 \(s_i=\sum\limits_{j=1}^ia_i\)。
这个序列显然可以用一种递归方式定义:
\(s_i=\begin{cases} a_i&i=1\\ s_{i-1}+a_i&i>1 \end{cases}\)
这样的话每次查询只需要输出 \(s_{r}-s_{l-1}\) 就行了。
\(s\) 在输入时即可统计,不会增加太多常数。
这种创造 \(s\) 数组的方法叫做前缀和,\(s\) 叫做对于 \(a\) 的前缀和。
应用
当然前缀和在区间求和应用领域极其有用,对于前缀和的求和性质,我们可以优化一些题目,比如 P1147。
[例题1] P1569 【Generic Cow Protests】
题意简述:
将数列 \(a\) 分成几组,每组数字和 \(\ge 0\) ,求最大组数。
我们维护一个数组 \(dp_i\) 表示区间 \(1\sim i\) 之间的最优解,我们找到两个数 \(i,j\),统计 \(a_i+a_{i+1}+a_{i+2}+\dots+a_{j-1}+a_j=\sum\limits_{k=i}^ja_i\),然后更新最优解即可,注意判断不可行情况 \(dp_j<0\) 即可。
这个算法的时间复杂度是 \(\mathcal{O}(n^3)\) 的,显然会 TLE,我们该怎么优化呢?
我们发现,只有求和是可以优化的,我们就可以考虑维护一个前缀和数组,\(\mathcal{O}(1)\) 解决求和问题,算法时间复杂度直接降到 \(\mathcal{O}(n^2)\)
通过这道例题我们发现前缀和真是个有用的工具,它主要用来优化区间求和问题。
[例题2] P1865 A % B Problem
题意简述:
求区间质数个数。
因为是质数我们可以尝试埃氏筛,因为是求区间质数个数,所以要 for
遍历一遍,\(m\le 10^6\),时间复杂度是 \(\mathcal{O}(m\log \log m+n^2)\approx\mathcal{O}(n^2)\)。
\(\mathcal{O}(m\log \log m)\) 已经很接近线性了,主要是优化 \(\mathcal{O}(n^2)\) 部分。
我们可以维护一个序列 \(p\) 表示 \(1\sim p\) 质数个数,这个埃氏筛时即可解决。
然后求区间质数个数只需要按照前缀和方法相减即可,\(\mathcal{O}(n^2)\to\mathcal{O}(1)\)!,时间复杂度立刻降到 \(\mathcal{O}(m\log \log m)\approx\mathcal{O}(m)\)。
[例题3] P1043 数字游戏
题意简述:
给定一圈整数(一共 \(n\)个),你要按顺序将其分为 \(m\) 个部分,各部分内的数字相加,相加所得的 \(m\) 个结果 \(\bmod \;10\) 后再相乘,使最终结果最大/最小。
首先对于环状的东西首先当然要破环为链。
我们设 \(dp_{i,j,h}\) 为从 \(i\) 到 \(j\) 分成 \(h\) 段的最大/最小值。
我们枚举中间点 \(k\),则转移方程如下:
- 循环处注意先枚举区间长度,要不然会有遗漏。
- 再枚举左右端点,区间 dp 套路。
- 然后枚举段数用来更新。
- 最后枚举中间点 \(k\)。
大约时间复杂度是 \(\mathcal{O}(n^3m)\),跑不满的。
[例题4]P2969 [USACO09DEC]Music Notes S
题意简述:
给定序列 \(a\),有序列 \(b\):\(b_0\sim b_{a_1-1}=1\),\(b_{a_1}\sim b_{a_1+a_2-1}=2\),\(b_{a_1+a_2}\sim b_{a_1+a_2+a_3-1}=3\),\(\dots\),询问 \(q\) 次 \(b_i\)。
这个维护一个前缀和标记极值,然后 upper_bound
即可解决,很简单。
时间复杂度大概是 \(\mathcal{O}(q\log n)\)。
总结
前缀和主要应用于优化区间求和,对于形如\(\sum\limits_{i=l}^ra_i\) 的柿子可以优化到 \(\mathcal{O}(1)\),做题时主要应用于 dp 的求和(虽然一般是单调队列优化)和某些区间统计问题。
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