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离散化(Discretization Algorithm)

时间:2024-02-06 22:12:00浏览次数:35  
标签:begin map Discretization end Algorithm int mid 离散

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 \(哈希\),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

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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());
  1. 完成去重操作:
a.erase(unique(a.begin(), a.end()), a.end());
  1. 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 \(O(logn)\)

标签:begin,map,Discretization,end,Algorithm,int,mid,离散
From: https://www.cnblogs.com/BadBadBad/p/18010363/DiscretizationAlgorithm

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