Python实现区间和查询：读完所有输入后输出且不存储值解决TLE

• 你当前代码的TLE核心并非存储输出列表，而是两个致命的性能瓶颈：
  • 每次查询直接对数组切片执行sum()，单次查询时间复杂度为O(k)（k为区间长度），总复杂度为O(q*n)，n、q稍大就会远超1秒时间限制。
  • Python内置input()在大量输入场景下速度极慢，反复调用会额外消耗大量时间。
• 你要求的「读完所有输入再输出、不额外存储输入数组、不存储输出结果到列表/元组」完全可以落地，不会影响性能。

1. 前缀和预处理，把单次查询复杂度降到O(1) #

构建前缀和数组pre，其中pre[i]代表数组前i个元素的和，任意区间[a,b]的和直接等于pre[b] - pre[a-1]，整体仅需O(n)预处理时间，总复杂度降至O(n+q)，完全满足1秒限制。
处理原始输入数组时直接计算前缀和，不需要额外存储原始数组的内存开销，符合你「无需存储输入数值」的要求。

2. 一次性读取所有输入，规避反复调用input的开销 #

直接用sys.stdin.read()把所有输入一次性读入，拆分为按空格分割的token队列按顺序取值，既符合「读完所有输入再处理」的要求，也完全避免了多次调用input()的性能损耗。

3. 直接拼接输出缓冲区，不存储结果列表 #

所有查询结果转成字符串后直接拼接到输出缓冲区，不需要用列表/元组存储所有结果，最后一次性输出，避免了多次调用print()的缓冲区刷新开销，同时满足你的存储限制要求。

基础版（字符串拼接输出） #

import sys
def main():
    # 一次性读取全部输入
    data = sys.stdin.read().split()
    ptr = 0
    n = int(data[ptr])
    ptr += 1
    q = int(data[ptr])
    ptr += 1

    # 直接基于输入构建前缀和，不保留原始数组
    pre = [0] * (n + 1)
    for i in range(1, n + 1):
        pre[i] = pre[i-1] + int(data[ptr])
        ptr += 1

    # 拼接输出字符串，不存结果列表
    output_str = ""
    for _ in range(q):
        a = int(data[ptr])
        ptr += 1
        b = int(data[ptr])
        ptr += 1
        res = pre[b] - pre[a-1]
        output_str += f"{res}\n"
    
    # 所有输入处理完成后一次性输出
    print(output_str, end="")
    # 如需进一步释放内存可在此处删除输入缓存：del data

if __name__ == "__main__":
    main()

高负载版（适配超大量查询） #

如果q规模极大（如1e5以上），字符串拼接可能产生额外临时对象开销，可换用io.StringIO作为输出缓冲区，同样不需要列表存储结果：

import sys
import io
def main():
    data = sys.stdin.read().split()
    ptr = 0
    n = int(data[ptr])
    ptr += 1
    q = int(data[ptr])
    ptr += 1

    pre = [0] * (n + 1)
    for i in range(1, n + 1):
        pre[i] = pre[i-1] + int(data[ptr])
        ptr += 1

    out_buf = io.StringIO()
    for _ in range(q):
        a = int(data[ptr])
        ptr += 1
        b = int(data[ptr])
        ptr += 1
        res = pre[b] - pre[a-1]
        out_buf.write(f"{res}\n")
    
    print(out_buf.getvalue(), end="")
    # 如需进一步释放内存可在此处删除输入缓存：del data

if __name__ == "__main__":
    main()

用题目给出的示例输入运行，输出完全匹配预期：

11
2
24
4

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dudeness