/** 
  * 题目：空运物资统计 (Corporate Flight Bookings) 
  * 知识点：差分数组 (Difference Array) 
  * 时间复杂度：O(N + M) 
  * 空间复杂度：O(N) 
  */ 
 
#include <iostream> 
#include <vector> 

using namespace std; 

// 使用 long long 防止累加过程中溢出 
// 虽然本题 seats <= 10000，但 M 可达 2*10^5，总和可能达到 2*10^9，接近 int 极限 
// 在 OI 中，涉及"求和"通常无脑上 long long 是比较稳妥的策略 
typedef long long ll; 

const int MAXN = 200005; 
// 差分数组，开大一点防止 diff[r+1] 越界 
ll diff[MAXN]; 

int main() { 
    // 1. IO 优化，加快大量数据的读写速度 
    ios::sync_with_stdio(false); 
    cin.tie(nullptr); 

    int n, m; 
    if (!(cin >> n >> m)) return 0; 

    // 2. 处理 M 条订单 (构建差分数组) 
    for (int i = 0; i < m; ++i) { 
        int l, r, v; 
        cin >> l >> r >> v; 

        // 核心差分操作： 
        // 区间 [l, r] 增加 v 
        // 相当于 diff[l] += v, diff[r+1] -= v 
        diff[l] += v; 
        diff[r + 1] -= v; 
    } 

    // 3. 还原原数组 (计算前缀和)并输出 
    // current_seats 相当于前缀和 sum[i] 
    ll current_seats = 0; 
    for (int i = 1; i <= n; ++i) { 
        current_seats += diff[i]; 
        
        // 按照题目要求格式输出 
        cout << current_seats << (i == n ? "" : " "); 
    } 
    cout << "\n"; 

    return 0; 
}

算法思想巧妙：

差分数组的核心思想是将区间更新转化为两个点的操作：diff[l] += v 和 diff[r+1] -= v 通过前缀和还原原数组，将每次区间更新的时间复杂度从 O(r-l+1) 降低到 O(1) 工程实现考虑周全：

使用 long long 类型防止累加过程中的整数溢出 数组大小设为 MAXN = 200005，避免 diff[r+1] 操作越界 加入 IO 优化提升大数据量时的读写效率 代码结构清晰：

三个阶段分明：IO 优化 → 构建差分数组 → 还原并输出 变量命名直观（如 current_seats 清楚表示当前座位数） 注释详细，解释了每个关键步骤的原理 时间复杂度优化显著：

总体复杂度 O(N+M) 相比暴力法 O(N×M) 在处理大量区间操作时优势明显 特别适用于 N 和 M 都很大的场景