请用动态数组优化以下代码

以下是使用动态数组优化的代码：

n = int(input())
arr = list(map(int, input().split()))
sum_arr = [arr[0]] # 记录前缀和
for i in range(1, n):
    sum_arr.append(sum_arr[i-1] + arr[i])
q = int(input())
for i in range(q):
    l, r = map(int, input().split())
    if l == 1:
        print(sum_arr[r-1])
    else:
        print(sum_arr[r-1] - sum_arr[l-2])

使用动态数组可以避免预分配数组空间时可能导致的空间浪费，同时也可以避免数组大小不足时的溢出问题。在此代码中，我们使用了Python内置的列表(list)作为动态数组，将原来的数组`sum_arr`改为了一个空列表，并在后续的计算中使用`append()`方法向列表中添加新元素。

相关问题

动态数组的项目开发代码

动态数组是一种非常常用的数据结构，它可以动态地扩展数组的大小，以适应不确定的数据规模。以下是一个简单的动态数组的实现代码：

public class DynamicArray<T> {

    private Object[] arr;
    private int size;

    public DynamicArray() {
        arr = new Object[10];
        size = 0;
    }

    public T get(int index) {
        if (index < 0 || index >= size) {
            throw new IndexOutOfBoundsException();
        }
        return (T) arr[index];
    }

    public void set(int index, T value) {
        if (index < 0 || index >= size) {
            throw new IndexOutOfBoundsException();
        }
        arr[index] = value;
    }

    public void add(T value) {
        if (size == arr.length) {
            resize();
        }
        arr[size++] = value;
    }

    public int size() {
        return size;
    }

    private void resize() {
        Object[] newArr = new Object[arr.length * 2];
        System.arraycopy(arr, 0, newArr, 0, arr.length);
        arr = newArr;
    }

}

该动态数组实现基于 Java 语言，使用了泛型，可以存储任意类型的数据。在构造函数中，创建一个大小为 10 的 Object 数组作为底层存储结构，size 变量记录了数组中实际存储的元素个数。get 方法用于获取指定下标的元素，set 方法用于设置指定下标的元素，add 方法用于在末尾添加新的元素。当数组大小不够时，会调用 resize 方法进行扩容，将底层存储结构数组大小扩大两倍。

该动态数组的使用方式与普通数组类似，示例代码如下：

public static void main(String[] args) {
    DynamicArray<Integer> arr = new DynamicArray<>();
    arr.add(1);
    arr.add(2);
    arr.add(3);
    System.out.println(arr.get(0));
    System.out.println(arr.get(1));
    System.out.println(arr.get(2));
}

输出结果为：

1
2
3

以上是一个简单的动态数组实现，实际项目中可能需要根据具体需求进行调整和优化。

最长公共子序列二维数组优化代码

最长公共子序列问题是一个经典的动态规划问题。在求解最长公共子序列问题时，我们可以使用一个二维数组来记录每个子问题的解，然后根据子问题的解来求解原问题。但是，这种算法的空间复杂度为O(n^2)，其中n是序列的长度，对于较长的序列，空间开销非常大。因此，我们可以对该算法进行优化，只使用一维数组来记录每个子问题的解，从而将空间复杂度降低到O(n)。

以下是最长公共子序列二维数组优化代码的实现：

def LCS(X, Y):
    m = len(X)
    n = len(Y)
    c = [0] * (n+1)

    for i in range(1, m+1):
        ci_1_j_1 = c[0]
        for j in range(1, n+1):
            ci_1_j = c[j]
            if X[i-1] == Y[j-1]:
                c[j] = ci_1_j_1 + 1
            else:
                c[j] = max(c[j], c[j-1])
            ci_1_j_1 = ci_1_j
    return c[n]

在这个优化版本的算法中，我们只使用了一个一维数组c来记录每个子问题的解。c[j]表示X的前i个字符和Y的前j个字符的最长公共子序列的长度。在每次迭代中，我们只需要使用c[j]和c[j-1]来更新c[j]的值，而不需要使用c[i-1][j-1]、c[i-1][j]、c[i][j-1]等其他值。因此，我们可以将二维数组优化为一个一维数组，从而将空间复杂度降低到O(n)。