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为了解决这个问题，我们需要高效地计算函数 ( f(A, n) ) 的值，并处理两种类型的查询：更新数组元素和查询函数值。直接使用双重循环计算会导致超时，因此我们需要优化计算方法。

方法思路

函数 ( f(A, n) ) 的定义是计算所有 ( i < j ) 的情况下 ( A[i] - A[j] ) 的总和。通过分析，我们可以将其转化为每个元素对总和的贡献来计算。

具体步骤如下：

这种方法的时间复杂度为 ( O(n) ) 预处理和 ( O(1) ) 每次查询，能够高效处理大规模数据。

解决代码

import sysdef main():    data = sys.stdin.read().split()    ptr = 0    T = int(data[ptr])    ptr += 1    for _ in range(T):        n = int(data[ptr])        q = int(data[ptr + 1])        ptr += 2        A = list(map(int, data[ptr:ptr + n]))        ptr += n                sum_f = 0        for k in range(n):            sum_f += A[k] * (n - 2 * k - 1)                for __ in range(q):            query = data[ptr]            if query == '0':                x = int(data[ptr + 1])                v = int(data[ptr + 2])                ptr += 3                old = A[x]                delta = (v - old) * (n - 2 * x - 1)                sum_f += delta                A[x] = v            else:                ptr += 1                print(sum_f)if __name__ == "__main__":    main()

代码解释

这种方法确保了在处理大规模数据时的高效性，避免了直接计算的双重循环问题。

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