当前位置: 首页 > article >正文

离散化笔记

文章目录

  • 离散化的适用条件
  • 离散化的意思
  • AcWing 802. 区间和
    • CODE
    • CODE2



离散化的适用条件

  • 离散化用于区间求和问题
  • 对于数域极大,而数的量很少的情况下

离散化的意思

  • 背景:对于一个极大数域上的零星几个数进行操作后,求某段区间内的和
    • 其实意思就是大数域映射到一个小数域内。比如我的操作是:第 30 30 30 位加 10 10 10,第 2000 2000 2000 位加 50 50 50,第 1 0 6 10^6 106 位加 100 100 100,映射后我的操作就是a[1] += 10a[2] += 50a[3] += 100,也就是说,我们将零散的数域变得紧凑。

    • 我们如何做到将序列号变紧密而且不重复呢?

      • 首先,我们将需要转化的序列号存在一个数组a[]内,序列号就是我们在大数域内进行操作时的序列号(操作包括对某一号元素进行改值,或者是求区间之和的时候区间的左右端点。这些都是大数域上的序列号)
      • 之后,我们将这些序列号进行排序,然后去掉重复的号。
        • 这步操作的意思是,每个大数域上的序列号在小数域上只能有一个编号与其对应,所以需要去除重复的大序列号
      • 我们用数组a[]的下标作为小数域上与大数域相对应的编号
      • 所以说我们其实是通过一个数组来将序列号缩小的
    • 最后我们使用前缀和算法快速求得多个询问的区间和即可


AcWing 802. 区间和

题目链接:AcWing 802. 区间和

区间和

CODE

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <vector>

using namespace std;

typedef pair<int, int> pii; 	 // 定义一个pair类型的别名PII,用于存储一对整数

int n, m; 	 // n和 m 分别表示插入操作和查询操作的数量
const int N = 300010; 	// 定义一个常量N,作为数组的大小
int a[N], s[N]; 	 	// a数组用于存储每个位置的数值,s数组用于存储前缀和

vector<int> alls; 	 		// alls向量用于存储所有出现过的数
vector<pii> add, query;		// add向量用于存储所有的插入操作,query向量用于存储所有的查询操作

int l, r;  	// l和r用于存储查询操作的左右边界
int x, c;  	// x和c用于存储插入操作的数和次数

int find(int x) 	 // find函数用于在alls向量中找到x的位置
{
    int l = 0, r = alls.size() - 1;
    
    while(l < r){
        int mid = (l + r) >> 1;
        if(alls[mid] >= x) r = mid;
        else l = mid + 1;
    }
    
    return r + 1;
}

int main()
{
    cin >> n >> m;  	// 输入插入操作和查询操作的数量
    while (n -- ){
        cin >> x >> c;
        add.push_back({x, c});
        
        alls.push_back(x); 	 // 将x加入到alls向量中
    }
    
    while (m -- ){
        cin >> l >> r;
        query.push_back({l, r});
        
        alls.push_back(l);  	// 将l和r加入到alls向量中
        alls.push_back(r);
    }
    
    // 去重
    sort(alls.begin(), alls.end());  	// 对alls向量进行排序
    alls.erase(unique(alls.begin(), alls.end()), alls.end());  // 删除alls向量中的重复元素
    
    // 找加入元素的位置并初始化加入数组
    for(auto item : add){
        int x = find(item.first);
        a[x] += item.second;
    }
    
    // 前缀和
    for(int i = 1; i <= alls.size(); ++i) s[i] += s[i - 1] + a[i];
    
    // 询问
    for(auto item : query){
        l = find(item.first), r = find(item.second);
        printf("%d\n", s[r] - s[l - 1]);
    }
}

  • 其实由上述过程和代码我们可以发现,我们用数组来缩小数域的思路与哈希表不谋而合,所以说我们可以用哈希表来存我们的操作数的序列号,这样的话能将二分的 O ( l o g n ) O(logn) O(logn) 优化到哈希表的 O ( 1 ) O(1) O(1)

  • 但是我们不能用手写的简易哈希表(单指开放寻址和拉链法,能优化成map当我没说)
    因为开放寻址法中,我们需要对对所有数进行取模操作,而模量N是较小的,而数据的编号很大,所以就可能出现我们映射的范围出现问题,例如一个区间[l, r],我们用的模量N满足: l < N < r l < N < r l<N<r,这个时候我们有个尴尬的问题,我们的l映射之后比r大,那么再对这个区间求和时就回出现错误

  • 这个时候就需要我们伟大的 S T L STL STL 出场了,unordered_map很好的解决了我们的问题
    map的实现

    map
    不得不说,C++真的很牛逼啊,那老头真吊

CODE2

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <vector>

using namespace std;

typedef pair<int, int> pii;

int n, m;
const int N = 300010;
int a[N], s[N];
vector<int> alls;
vector<pii> add, query;
int l, r;
int x, c;

int find(int x){
    int l = 0, r = alls.size() - 1;
    
    while(l < r){
        int mid = (l + r) >> 1;
        if(alls[mid] >= x) r = mid;
        else l = mid + 1;
    }
    
    return r + 1;
}



int main()
{
    cin >> n >> m;
    while (n -- ){
        cin >> x >> c;
        add.push_back({x, c});
        
        alls.push_back(x);
    }
    
    while (m -- ){
        cin >> l >> r;
        query.push_back({l, r});
        
        alls.push_back(l);
        alls.push_back(r);
    }
    
    // 去重
    sort(alls.begin(), alls.end());
    alls.erase(unique(alls.begin(), alls.end()), alls.end());
    
    unordered_map<int, int> indx;
    for(int i = 1; i <= alls.size(); ++i) indx[alls[i - 1]] = i;
    
    // 找加入元素的位置并初始化加入数组
    for(auto item : add){
        int x = indx[item.first];
        a[x] += item.second;
    }
    
    // 前缀和
    for(int i = 1; i <= alls.size(); ++i) s[i] += s[i - 1] + a[i];
    
    // 询问
    for(auto item : query){
        l = indx[item.first], r = indx[item.second];
        printf("%d\n", s[r] - s[l - 1]);
    }
}

这个代码是我从评论区抄的,位置:https://www.acwing.com/solution/content/13511/,往下翻评论区有个哈希表代码

但是我怎么都看不懂他哈希表的赋值操作

for(int i = 1; i <= alls.size(); ++i) indx[alls[i - 1]] = i;

艹!!!!!!!!!为什么!!!!!!!!!
问bing,他跟我说因为是我在之前对alls[]数组排序去重了,所以区间[l, r]肯定不会映射出错,r映射完肯定比l大,但是我问他是因为键有序所以导致哈希表映射后相对顺序不变吗,它又说不是,然后就是一堆我看不懂的谜语,一直复读复读复读,啊啊啊啊啊啊啊好痛苦啊啊啊啊啊啊

我把对键的赋值改了,不赋为i,但是又 W A WA WA,真的很烦啊,想不出来为什么,等我以后深入一下 S T L STL STL 再说吧 <_>,蒟蒻是这样的。


http://www.kler.cn/a/150065.html

相关文章:

  • windows运行ffmpeg的脚本报错:av_ts2str、av_ts2timestr、av_err2str => E0029 C4576
  • 【C++】——多态
  • git提交顺序为什么是:add,conmmit,pull,push
  • 视频播放相关的杂记
  • IDEA git提交时如何忽略某个文件或文件夹
  • 关于word 页眉页脚的一些小问题
  • 在与客户打交道过程中为什么客户不信任你?
  • 阿里云语雀频繁崩溃,有什么文档管理工具是比较稳定的?
  • 在虚拟机搭建nignx,和使用本地访问nginx的情况
  • viple模拟器使用(三):unity模拟器中实现沿右墙迷宫算法
  • C/C++ Zlib实现文件压缩与解压
  • 集合的使用
  • leetcode:随机链表的复制
  • 【Python】获取ip
  • NTT 的各类优化:Harvey、PtNTT,Intel AVX2、ARM Neon、GPGPU
  • oracle的sysaux使用量排查sql
  • 【ChatGLM3-6B】Docker下部署及微调
  • 6.golang函数
  • C语言变量和常量
  • Veras:Revit AI渲染插件
  • Mybatis 使用枚举作为查询条件
  • Linux:Ubuntu系统安装软件
  • 【Spring之事务底层源码解析,持续更新中~~~】
  • Elasticsearch:向量搜索 (kNN) 实施指南 - API 版
  • 使用Java给钉钉群发消息
  • 【小聆送书第一期】让架构师的成神之路温暖你这个不景气的冬天