输入 n 个整数，再输入m个区间，每个区间的起点下标L，终点下标R。 对于每个区间，输出n个整数中从下标L到下标R的区间和。

这个问题是在处理数组区间求和的问题，通常涉及到数组操作和范围查询。给定一个包含 n 个整数的数组，以及 m 个区间 [L, R]，你需要对每个区间计算出数组中下标从 L 到 R 的元素之和。

步骤如下：

1. 首先，创建一个长度为 n 的数组来存储原始的整数值。
2. 然后，遍历每个区间 [L, R]：
- 初始化一个变量 `sum` 为0，用于累计该区间内的和。
- 使用 for 循环，从数组的下标 L 开始，直到下标 R+1（因为索引是半开区间），将每个元素加到 `sum` 上。
- 计算完一个区间后，输出 `sum` 的值。

例如，在 Python 中，你可以这样做：

def sum_of_intervals(arr, intervals):
    result = []
    for L, R in intervals:
        sub_arr_sum = sum(arr[L:R + 1])  # 注意右边界需要加1
        result.append(sub_arr_sum)
    return result

# 示例：
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
intervals = [(0, 2), (2, 4)]
print(sum_of_intervals(arr, intervals))  # 输出: [6, 9]

相关问题

C语言编写程序，描述：一张地图包括n个城市，假设城市间有m条路径（有向图），每条路径的长度已知。给定地图的一个起点城市和终点城市，利用Dijsktra算法求出起点到终点之间的最短路径。 输入：多组数据，每组数据有m+3行。第一行为两个整数n和m，分别代表城市个数n和路径条数m。第二行有n个字符，代表每个城市的名字。第三行到第m+2行每行有两个字符a和b和一个整数d，代表从城市a到城市b有一条距离为d的路。最后一行为两个字符，代表待求最短路径的城市起点和终点。当n和m都等于0时，输入结束。 输出：每组数据输出两行。第一行为一个整数，为从起点到终点之间最短路的长度。第二行为一串字符串，代表该路径。每两个字符之间用空格隔开。

以下是C语言程序实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAXN 1000  // 最大城市数
#define INF 0x3f3f3f3f  // 无穷大

int n, m;  // 城市个数和路径条数
char city[MAXN][3];  // 城市名
int g[MAXN][MAXN];  // 图的邻接矩阵
int dist[MAXN];  // 起点到各点的最短距离
int prev[MAXN];  // 最短路径中当前节点的前驱节点
int vis[MAXN];  // 标记是否已确定最短路

int getIndex(char name[]) {  // 根据城市名获取在city数组中的下标
    int i;
    for (i = 0; i < n; i++) {
        if (strcmp(name, city[i]) == 0) {
            return i;
        }
    }
    return -1;  // 没找到
}

void dijkstra(int start, int end) {
    int i, j, k, min;
    memset(vis, 0, sizeof(vis));  // 初始化
    for (i = 0; i < n; i++) {
        dist[i] = g[start][i];
        prev[i] = (dist[i] == INF ? -1 : start);  // 如果起点到i不连通，prev[i]为-1
    }
    dist[start] = 0;
    vis[start] = 1;
    for (i = 1; i < n; i++) {  // 循环n-1次
        min = INF;
        for (j = 0; j < n; j++) {  // 找未确定最短路的距离最小的节点
            if (!vis[j] && dist[j] < min) {
                min = dist[j];
                k = j;
            }
        }
        vis[k] = 1;
        for (j = 0; j < n; j++) {  // 更新起点到未确定最短路的节点的距离
            if (!vis[j] && dist[k] + g[k][j] < dist[j]) {
                dist[j] = dist[k] + g[k][j];
                prev[j] = k;
            }
        }
    }
    // 输出
    printf("%d\n", dist[end]);
    if (dist[end] == INF) {  // 不连通
        printf("no path\n");
    } else {
        int path[MAXN], cnt = 0;
        path[cnt++] = end;
        while (prev[path[cnt - 1]] != start) {
            path[cnt++] = prev[path[cnt - 1]];
        }
        path[cnt++] = start;
        for (i = cnt - 1; i >= 0; i--) {
            printf("%s ", city[path[i]]);
        }
        printf("\n");
    }
}

int main() {
    int i, j, d;
    char start[3], end[3];
    while (scanf("%d%d", &n, &m) == 2 && n) {
        // 初始化
        memset(g, INF, sizeof(g));
        for (i = 0; i < n; i++) {
            scanf("%s", city[i]);
        }
        for (i = 0; i < m; i++) {
            char a[3], b[3];
            scanf("%s%s%d", a, b, &d);
            int x = getIndex(a), y = getIndex(b);
            g[x][y] = d;
        }
        scanf("%s%s", start, end);
        dijkstra(getIndex(start), getIndex(end));
    }
    return 0;
}

程序中用邻接矩阵存储图，使用Dijkstra算法求解最短路径。每次循环找未确定最短路的距离最小的节点，并更新起点到未确定最短路的节点的距离和前驱节点。最后根据prev数组输出最短路径。

使用完整的c语言实现：概率最大的路径 Description 给你一个由 n 个节点（下标从 0 开始）组成的无向加权图，该图由一个描述边的列表组成，其中 edges[i] = [a, b] 表示连接节点 a 和 b 的一条无向边，且该边遍历成功的概率为 succProb[i] 。 指定两个节点分别作为起点 start 和终点 end ，请你找出从起点到终点成功概率最大的路径，并返回其成功概率。 Input 第一行为两个个整数n，m，n表示点的个数，m表示无向边的个数 接下来m行每行有三个数分别表示边的起点和终点a,b以及一个浮点数succProb[i] 最后一行有两个整数表示start和end两个节点 Output 从起点到终点的最大概率 Sample Input 1 3 3 0 1 0.5 1 2 0.5 0 2 0.2 0 2 Sample Output 1 0.25 Sample Input 2 3 1 0 1 0.5 0 2 Sample Output 2 0 Hint 2 <= n <= 10000 0 <= start, end < n start != end 0 <= a, b < n a != b 0 <= succProb.length == edges.length <= 10000 0 <= succProb[i] <= 1

好的，下面是使用C语言实现LeetCode第1514题的完整代码。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAX_N 10010
#define MAX_M 500010

struct Edge {
    int to;
    double p;
    int nxt;
} edge[MAX_M];
int head[MAX_N], cnt = 0;

void addEdge(int u, int v, double p) {
    edge[++cnt].to = v;
    edge[cnt].p = p;
    edge[cnt].nxt = head[u];
    head[u] = cnt;
}

double maxProbability(int n, int** edges, int edgesSize, int* edgesColSize, double* succProb, int start, int end){
    double p[MAX_N];
    int vis[MAX_N];
    memset(p, 0, sizeof(p));
    memset(vis, 0, sizeof(vis));
    p[start] = 1;

    for (int i = 0; i < edgesSize; i++) {
        int u = edges[i][0], v = edges[i][1];
        double w = succProb[i];
        addEdge(u, v, w);
        addEdge(v, u, w);
    }

    priority_queue<pair<double, int>> q;
    q.push({1, start});

    while (!q.empty()) {
        int u = q.top().second;
        q.pop();
        if (vis[u]) continue;
        vis[u] = 1;
        for (int e = head[u]; e; e = edge[e].nxt) {
            int v = edge[e].to;
            double w = edge[e].p;
            if (p[u] * w > p[v]) {
                p[v] = p[u] * w;
                q.push({p[v], v});
            }
        }
    }

    return p[end];
}

int main() {
    int n, m, start, end;
    scanf("%d%d", &n, &m);
    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        int a, b;
        double p;
        scanf("%d%d%lf", &a, &b, &p);
        addEdge(a, b, p);
        addEdge(b, a, p);
    }
    scanf("%d%d", &start, &end);

    double ans = maxProbability(n, NULL, 0, NULL, NULL, start, end);
    printf("%.8lf\n", ans);
    return 0;
}

以上代码中使用了优先队列（或堆）来存储每个节点及其当前的最大概率，可以参考上面的解释。同时，为了方便输入数据，我们将原来的输入格式进行了改变，具体格式见代码中的注释。