離散化：
離散化的本質，是對映，將間隔很大的點，對映到相鄰的陣列元素中。減少對空間的需求，也減少計算量。
其實對映最大的難點是前後的對映關係，如何能夠將不連續的點對映到連續的陣列的下標（陣列存的是座標軸上的位置）。此處的解決辦法就是開闢額外的陣列存放原來的陣列下標，或者說下標標誌，本文是原來上的數軸上的非連續點的橫座標。
此處的做法是是對原來的數軸下標進行排序，再去重，為什麼要去重呢，因為本題提前考慮了字首和的思想，其實很簡單，就是我們需要求出的區間內的和的兩端斷點不一定有元素，提前加如需要求字首和的兩個端點，有利於我們進行二分搜尋，其實二分搜尋裡面我們一般假定有解的，如果沒解的話需要特判，所以提前加入了這些元素，從而導致可能出現重複元素。
模板：vectoralls; // 儲存所有待離散化的值
sort(alls.begin(), alls.end()); // 將所有值排序
alls.erase(unique(alls.begin(), alls.end()), alls.end()); // 去掉重複元素
// 二分求出x對應的離散化的值
int find(int x)
return r + 1;
}認識下pair< , > 逗號兩邊各存乙個型別，呼叫第乙個用first，第二個用sceond。若對pai型別排序，率先排序的是左邊的型別，然後再排序右邊的型別。
auto型別：自動識別型別。
for(auto item : pp) ：這個語法大致意思是用item來遍歷pp中的元素。
區間合併：
模板：// 將所有存在交集的區間合併
void merge(vector&segs)
);st = seg.first, ed = seg.second;
}else ed = max(ed, seg.second);
if (st != -2e9) res.push_back();
segs = res;
}
離散化與區間合併
區間合併 ps適用問題 需要開闢長度很大的陣列統計資料 109 但實際使用的元素個數很少 105 解決方法 當值域大，但是個數小的一組數，可以通過離散化，將值對映為下標來縮小範圍 例如 a 1,3,100,2000,500000 0 1 2 3 4 a 中可能有重複元素，進行去重 一對一對映 計算x...
離散化與區間合併
若有乙個值域很大但值的個數很少陣列，我們要用下標做題，必定不能開特別長的陣列 可以將下標對映到從從零開始的自然數 離散化是將所有用到的下標都存到乙個陣列裡面再去重，通過二分來找對映後的陣列下標 模板如下 vectoralls alls存所有待離散化的值 sort alls.begin alls.en...
離散化 區間和
假定有乙個無限長的數軸，數軸上每個座標上的數都是0。現在，我們首先進行 n 次操作，每次操作將某一位置x上的數加c。近下來，進行 m 次詢問，每個詢問包含兩個整數l和r，你需要求出在區間 l,r 之間的所有數的和。輸入格式 第一行包含兩個整數n和m。接下來 n 行，每行包含兩個整數x和c。再接下裡 ...