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。
再接下里 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 思路：看到这道题想到的肯定是利用前缀和进行计算，但是如果直接使用前缀和的话我们需要开一个数量级为1e9的数组，这显然不太可能，而发现n与m最多就访问1e5次，所以我们用的空间最多数量级也就1e5，所以 n m x 一共用到的空间是3e5就足够了，因此我们就把用到的数都通过离散化映射到小范围中去，再使用前缀和。 那么离散化的方法：首先把所有要离散化的数据都 push_back() 到 all 数组中去，然后先排序，再去重，再利用二分来离散化。 排序：
1 sort(alls.begin(), alls.end());
去重：运用erase，unique来去重（经典方法）
1 alls.erase(unique(alls.begin(), alls.end()), alls.end());
unique的去重原理是将所用不重复的元素放到前边，将重复的元素放到数组后边，最后将迭代器指向最后不重复下标并返回，所以这个操作完美去重。
离散化：即运用二分，也可直接用 low_bound ，把数插入到a数组中去。
二分写法：因为是用到前缀和，所以我们的下标从1开始，返回的是r+1
1 int find(int x)
2 {
3 int l = 0, r = alls.size()-1;
4 while(l < r)
5 {
6 int mid = l+r >> 1;
7 if(alls[mid] >= x) r = mid; //依据的是原先数字在alls数组中的相对位置
8 else l = mid+1;
9 }
10
11 return r+1;
12 }
low_bound() 写法:
1 int find(int x) //lower_bound二分写法
2 {
3 return lower_bound(alls.begin(), alls.end(), x) - alls.begin() + 1;
4 }
总代码
1 #include <iostream>
2 #include <vector>
3 #include <algorithm>
4
5 using namespace std;
6
7 typedef pair<int, int> PII;
8
9 const int N = 300010;
10 int n, m;
11 int a[N], s[N]; //a存放离散化后的序列
12
13 vector<int> alls; //要散化的所有数据
14 vector<PII> add, query; //add是存x+c的 query用来存区间两边
15
16 int find(int x)
17 {
18 int l = 0, r = alls.size()-1;
19 while(l < r)
20 {
21 int mid = l+r >> 1;
22 if(alls[mid] >= x) r = mid; //依据的是原先数字在alls数组中的相对位置
23 else l = mid+1;
24 }
25
26 return r+1;
27 }
28
29 int main()
30 {
31 cin >> n >> m;
32 for(int i = 0; i < n; i++)
33 {
34 int x, c;
35 cin >> x >> c;
36 add.push_back({x, c}); //在某个数上加c
37
38 alls.push_back(x);
39 }
40
41 for(int i = 0; i < m; i++)
42 {
43 int l, r;
44 cin >> l >> r;
45 query.push_back({l, r});
46
47 alls.push_back(l);
48 alls.push_back(r);
49 }
50
51 //去重
52 sort(alls.begin(), alls.end());
53 alls.erase(unique(alls.begin(), alls.end()), alls.end());
54
55 //处理插入
56 for(auto item : add)
57 {
58 int x = find(item.first);
59 a[x] += item.second;
60 }
61
62 //预处理前缀和
63 for(int i = 1; i <= alls.size(); i++) s[i] = s[i-1] + a[i];
64
65 //处理询问
66 for(auto item : query)
67 {
68 int l = find(item.first), r = find(item.second);
69 cout << s[r] - s[l-1] << endl;
70 }
71 system("pause");
72 return 0;
73 }
标签：end,int,mid,back,离散,alls 来源： https://www.cnblogs.com/ZhengLijie/p/13335531.html
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