1、前缀数组求和
1.1、案例
假设有一个数组arr,用户总是非常频繁的查询arr中某一段的累加和,那么你应该如何组织数据,能让这种查询变得便利和快捷?
1.2、方案1
使用二维数组的方式,分别将00的和放在二维数组的[0][0]位置,将01的和放在二维数组的[0][1]...按此规则组合成一个二维数组
L\R | 0 | 1 | 2 | 3 |
---|---|---|---|---|
0 | arr[0] | arr[0]~arr[1]的和 | arr[0]~arr[2]的和 | arr[0]~arr[3]的和 |
1 | 无值 | arr[1] | arr[1]~arr[2]的和 | arr[1]~arr[3]的和 |
2 | 无值 | 无值 | arr[2] | arr[2]~arr[3]的和 |
3 | 无值 | 无值 | 无值 | arr[3] |
1.3、方案2
使用前缀数组(前缀和)来存储(一维数组),前缀数组的第0个位置放00的和,第1个位置放01的和...第n-1个位置放0n-1的和。当需要求arr数组LR之间的和时,算法为L==0?h[R]:h[R]-h[L-1]。
1.4、代码实现
package com.yubin.algorithms;
/**
* 使用前缀数组求和
* 案例:假设有一个数组arr,用户总是非常频繁的查询arr中某一段的累加和你如何组织数据,能让这种查询变得便利和快捷?
*
* 方案1:
* 使用二维数组的方式,分别将0~0的和放在二维数组的[0][0]位置, 0~1的和放在二维数组的[0][1]...按此规则组合二维数组
* 方案2:
* 使用前缀数组(前缀和)来存在(一维数组),前缀数组的第0个位置放0~0的和, 第1个位置放0~1的和 .. 第n-1个位置放0~n-1的和,
* 当需要求arr数组L~R之间的和时,算法为 L==0? h[R] : h[R] - h[L-1]
*
* 假设arr数组的长度为N
* 定义的二维数组是 h[N][N]
* 定义的一维数组是 h[N]
* @author YUBIN
* @create 2021-03-13
*/
public class Code0006_PreSum {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
RangeSum1 rangeSum1 = new RangeSum1(arr);
RangeSum2 rangeSum2 = new RangeSum2(arr);
System.out.println(rangeSum1.rangeSum(3, 5));
System.out.println(rangeSum2.rangeSum(3, 5));
}
// 原始遍历L~R之间的元素求和的方式
private static class RangeSum1 {
private int[] arr;
public RangeSum1(int[] array) {
arr = array;
}
public int rangeSum(int L, int R) {
int sum = 0;
for (int i = L; i <= R; i++) {
sum += arr[i];
}
return sum;
}
}
// 使用前缀数组
private static class RangeSum2 {
private int[] preSum;
public RangeSum2(int[] array) {
int N = array.length;
preSum = new int[N];
preSum[0] = array[0];
for (int i = 1; i < N; i++) {
preSum[i] = preSum[i - 1] + array[i];
}
}
public int rangeSum(int L, int R) {
return L == 0 ? preSum[R] : preSum[R] - preSum[L - 1];
}
}
}
1.5、两种方案比较
第一种占用空间多,但是查询的时候速度较第二种要快。
如果查询巨频繁的话,第一种方案好。