这个离散化我的理解就是你如果要用到数组的下标进行存数,会有多个询问针对下标进行操作,然后这个下标特别的大,而且存的数也是特别的分散,举个例子就是有三个数,1,2,3,它们对应的下标分别为1,10000,1e9,所以如果开那么大的数组肯定浪费了,而且可能会爆内存,然后就需要离散化了,那么进入正题吧!
引入离散化的背景已经在引言里说过了,离散化就是把要用到的所有的下标,从1开始按顺序排好,然后存到数组中,也就是给原来的下标填了一层映射关系,之后所有要用到下标的地方都通过映射找到其对应的下标,这就是离散化了,然后注意的一点就是离散化后的下标是从1开始的。
vector<int> alls; //存的所有要用到的下标
sort(alls.begin(),alls.end()); //按下标的大小排序
alls.erase(unique(alls.begin(),alls.end()), alls.end()); //去重
int find(int x) //找到原来下标x的值在alls里的下标
{
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;
}
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。
输入格式
第一行包含两个整数 n 和 m。接下来 n 行,每行包含两个整数 x 和 c。再接下来 m行,每行包含两个整数 l 和 r
输出格式
共 m 行,每行输出一个询问中所求的区间内数字和。数据范围?109≤x≤109,1≤n,m≤105,?109≤l≤r≤109,?10000≤c≤10000
输入样例:
3 3
1 2
3 6
7 5
1 3
4 6
7 8
输出样例:
8
0
5
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
typedef pair<int,int> PII;
#define x first
#define y second
const int N = 3e5+10;
int n, m;
int a[N], s[N];
vector<int> alls;
vector<PII> adds, query;
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;
for(int i = 0; i < n; ++i)
{
int x, c;
cin >> x >> c;
alls.push_back(x);
adds.push_back({x,c});
}
for(int i = 0; i < m; ++i)
{
int l, r;
cin >> l >> r;
alls.push_back(l);
alls.push_back(r);
query.push_back({l,r});
}
sort(alls.begin(), alls.end());
alls.erase(unique(alls.begin(),alls.end()), alls.end());
for(auto item: adds)
{
int x = find(item.x);
a[x] += item.y;
}
for(int i = 1; i <= alls.size(); ++i) s[i] = s[i-1] + a[i];
for(auto item: query)
{
int l = find(item.x), r = find(item.y);
cout << s[r] - s[l-1] << endl;
}
return 0;
}
可以看出是通过了的,然后也AC了