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C++ std::partial_sum部分和 _ 数组前缀和快速计算【干货】

老伟吖_9945

老伟吖_9945

发布时间:2026-04-09 12:38:06

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来源于php中文网

原创

std::partial_sum计算的是包含首元素的累积和,即s[i] = a[0]+…+a[i];要获得左闭右开前缀和sum[i] = a[0]+…+a[i−1],需初始化sum[0]=0后对原数组从sum.begin()+1开始partial_sum。

c++ std::partial_sum部分和 _ 数组前缀和快速计算【干货】

直接说结论: std::partial_sum 是 C++ 标准库中计算前缀和最安全、最通用的方式,但默认行为是“包含自身”的累加(即 a[0], a[0]+a[1], a[0]+a[1]+a[2]…),不是某些算法题里要的“左闭右开前缀和”(如 sum[i] = a[0]+...+a[i-1])。用错会导致越界或逻辑偏移。

std::partial_sum 默认行为到底算什么?

它按迭代器范围逐元素累加,结果写入目标位置 —— 本质就是“原地/指定位置的累积和”,不区分“前缀和数组定义方式”。关键点:

  • 输入范围 [first, last),输出从 result 开始,长度相同
  • 第 i 个输出值 = *first + *(first+1) + ... + *(first+i)(共 i+1 项)
  • 所以输出数组第 0 位就是 *first,不是 0

示例:

std::vector<int> a = {1, 2, 3, 4};
std::vector<int> s(a.size());
std::partial_sum(a.begin(), a.end(), s.begin());
// s == {1, 3, 6, 10} → 这是标准前缀和(含自身)

想得到「sum[i] = a[0] + ... + a[i-1]」怎么办?

这是很多 DP 或区间查询(如 [l, r) 求和)需要的“左闭右开”前缀和,std::partial_sum 不能直接生成,但可以低成本构造:

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  • 手动在开头补一个 0,再对 {0} + a 调用 std::partial_sum
  • 或者更高效:先 resize 目标容器为 a.size() + 1,设 s[0] = 0,再对 a 做 partial_sum 到 s.begin() + 1

推荐写法:

C++14
C++14

C++14 对 C++11 的修正与增强版本,适合旧系统维护和较老工具链兼容。

下载
std::vector<int> a = {1, 2, 3, 4};
std::vector<int> s(a.size() + 1);
s[0] = 0;
std::partial_sum(a.begin(), a.end(), s.begin() + 1);
// s == {0, 1, 3, 6, 10} → sum[r] - sum[l] 即 [l, r) 区间和

和手写 for 循环比,有啥实际差别?

性能几乎没区别(现代编译器会把简单循环向量化),但 std::partial_sum 的优势在语义明确和泛型安全:

  • 支持任意迭代器类型(std::list、自定义流迭代器等),手写 for 容易漏掉 ++it 或边界
  • 可传入自定义二元操作符,比如用 std::multiplies 做前缀积:std::partial_sum(a.begin(), a.end(), s.begin(), std::multiplies{})
  • 输入输出范围重叠时(如原地计算),std::partial_sum 明确保证行为合法;手写 if 不小心就用了未更新的旧值

坑点:别传 std::vector::end() 当输出起点——它不是有效写入地址,会 UB。

数组 vs vector:用 raw array 怎么调?

一样可用,但要注意指针算术和生命周期:

  • 输入必须是 T*,输出也必须是可写的 T*
  • 确保输出空间足够(至少和输入长度相等,或 +1)
  • 不要对栈数组用 std::partial_sum 后还访问越界索引

例子:

int a[] = {1, 2, 3};
int s[4]; // 多留一位放 0
s[0] = 0;
std::partial_sum(a, a + 3, s + 1); // a+3 是 end,s+1 是起始写入点
// s == {0, 1, 3, 6}

最容易被忽略的是:前缀和是否需要 long long 防溢出 —— std::partial_sum 不做类型推导升级,输入是 int,溢出就真溢出。别只盯着函数怎么调,先看数据范围。

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