树状数组
2021-04-13 21:27
标签：use 区间更新 res algo 区间查询 nis ring des spl 部分转自Xenny 什么是树状数组 用数组来模拟树形结构 可解决问题 解决大部分基于区间上的更新以及求和问题 和线段树的区别 树状数组可以解决的问题都可以用线段树解决，但是树状数组码量小，系数少（很多） 优点和缺点 修改和查询的复杂度都是O(logN)，而且相比线段树系数要少很多，比传统数组要快，而且容易写。 缺点是遇到复杂的区间问题还是不能解决，功能还是有限。 对于一般的二叉树,我们是这样画的  如果每个父亲都存的是两个儿子的值，是不是就可以解决这类区间问题了呢。是的没错，但是这样的树形结构，叫做线段树。 那真的的树形结构是怎样的，和上图类似，但省去了一些节点，以达到用数组建树。  黑色数组代表原来的数组（下面用A[i]代替），红色结构代表我们的树状数组(下面用C[i]代替)，发现没有，每个位置只有一个方框，令每个位置存的就是子节点的值的和，则有 可以发现，这颗树是有规律的 \(C[i] = A[i - 2^k+1] + A[i - 2^k+2] + ... + A[i]\); //k为i的二进制中从最低位到高位连续零的长度(或最低位到低位1的长度) 例如i = 8(1000)时候，k = 3，可自行验证。 这个怎么实现求和呢，比如我们要找前7项和，那么应该是SUM = C[7] + C[6] + C[4]; 而根据上面的式子，容易得出**\(SUM_i = C[i] + C[i-2^{k1}] + C[(i - 2^{k1}) - 2^{k2}] + .....\) ** 其实树状数组就是一个二进制上面的应用。 现在新的问题来了2^k该怎么求呢，不难得出2^k = i&(i^(i-1));但这个还是不好求出呀，前辈的智慧就出来了，2^k = i&(-i); 为什么呢？ 这里利用的负数的存储特性，负数是以补码存储的，对于整数运算 x&(-x)有 而且这个有一个专门的称呼，叫做lowbit，即取2^k。(下面有代码) 上面已经解释了如何用树状数组求区间和，那么如果我们要更新某一个点的值呢，还是一样的，上面说了\(C[i] = A[i - 2^k+1] + A[i - 2^k+2] + ... + A[i]\) ，那么如果我们更新某个A[i]的值，则会影响到所有包含有A[i]位置。如果求A[i]包含哪些位置里呢，同理有 A[i] 包含于 $C[i + 2^k]、C[(i + 2^k) + 2^k]...； 好，现在已经搞清楚了更新和求和，就可以来建树状数组了。如果上面的求和、更新或者lowbit步骤还没搞懂的化，建议再思考弄懂再往下看。 那么构造一个树状数组则为 HDU-1166 板子不需要思路 上面介绍的是最普通的单点更新，区间查询，但如果有些时候是区间更新，单点求和怎么办，又或是区间更新，区间求和怎么办。这里将介绍各种情况该怎么写。 如果上面的单点更新，区间查询还没看懂，建议再思考再往下看。 区间更新、单点查询 这就是第一个问题，如果题目是让你把x-y区间内的所有值全部加上k或者减去k，然后查询操作是问某个点的值，这种时候该怎么做呢。如果是像上面的树状数组来说，就必须把x-y区间内每个值都更新，这样的复杂度肯定是不行的，这个时候，就不能再用数据的值建树了，这里我们引入差分，利用差分建树。 假设我们规定A[0] = 0; 则有 A[i] = Σij = 1D[j];(D[j] = A[j] - A[j-1])，即前面i项的差值和，这个有什么用呢？例如对于下面这个数组 如果我们把[2,5]区间内值加上2，则变成了 发现了没有，当某个区间[x,y]值改变了，区间内的差值是不变的，只有D[x]和D[y+1]的值发生改变，至于为什么我想我就不用解释了吧。 所以我们就可以利用这个性质对D[]数组建立树状数组，代码为： 这样就把原来要更新一个区间的值变成了只需要更新两个点。 区间更新、区间查询 上面我们说的差值建树状数组，得到的是某个点的值，那如果我既要区间更新，又要区间查询怎么办。这里我们还是利用差分，由上面可知 则 所以上式可变为 如果你理解前面的都比较轻松的话，这里也就知道要干嘛了，维护两个数状数组， sum1[i] = D[i]，sum2[i] = D[i]*(i-1); 附送两道模板题，代码什么的就不给了 区间修改、单点查询模板题目 区间修改、区间查询模板题目 树状数组 标签：use 区间更新 res algo 区间查询 nis ring des spl 原文地址：https://www.cnblogs.com/jasony/p/13339540.html树状数组
前置芝士
基础
介绍
● 当x为0时，即 0 & 0，结果为0；
●当x为奇数时，最后一个比特位为1，取反加1没有进位，故x和-x除最后一位外前面的位正好相反，按位与结果为0。结果为1。
●当x为偶数，且为2的m次方时，x的二进制表示中只有一位是1（从右往左的第m+1位），其右边有m位0，故x取反加1后，从右到左第有m个0，第m+1位及其左边全是1。这样，x& (-x) 得到的就是x。
●当x为偶数，却不为2的m次方的形式时，可以写作x= y * (2^k)。其中，y的最低位为1。实际上就是把x用一个奇数左移k位来表示。这时，x的二进制表示最右边有k个0，从右往左第k+1位为1。当对x取反时，最右边的k位0变成1，第k+1位变为0；再加1，最右边的k位就又变成了0，第k+1位因为进位的关系变成了1。左边的位因为没有进位，正好和x原来对应的位上的值相反。二者按位与，得到：第k+1位上为1，左边右边都为0。结果为2^k。
总结一下：x&(-x)，当x为0时结果为0；x为奇数时，结果为1；x为偶数时，结果为x中2的最大次方的因子。构造及代码
int n;
int a[1005],c[1005]; //对应原数组和树状数组
int lowbit(int x){
return x&(-x);
}
void updata(int i,int k){ //在i位置加上k
while(i 0){
res += c[i];
i -= lowbit(i);
}
return res;
}
模板题
思路
代码
#include进阶构造及代码
1 int n,m;
2 int a[50005] = {0},c[50005]; //对应原数组和树状数组
3
4 int lowbit(int x){
5 return x&(-x);
6 }
7
8 void updata(int i,int k){ //在i位置加上k
9 while(i 0){
18 res += c[i];
19 i -= lowbit(i);
20 }
21 return res;
22 }
23
24 int main(){
25 cin>>n;27 for(int i = 1; i >a[i];
29 updata(i,a[i] - a[i-1]); //输入初值的时候，也相当于更新了值
31 }
32
33 //[x,y]区间内加上k
34 updata(x,k); //A[x] - A[x-1]增加k
35 updata(y+1,-k); //A[y+1] - A[y]减少k
36
37 //查询i位置的值
38 int sum = getsum(i);
39
40 return 0;
41 }
int n,m;
int a[50005] = {0};
int sum1[50005]; //(D[1] + D[2] + ... + D[n])
int sum2[50005]; //(1*D[1] + 2*D[2] + ... + n*D[n])
int lowbit(int x){
return x&(-x);
}
void updata(int i,int k){
int x = i; //因为x不变，所以得先保存i值
while(i 0){
res += x * sum1[i] - sum2[i];
i -= lowbit(i);
}
return res;
}
int main(){
cin>>n;
for(int i = 1; i >a[i];
updata(i,a[i] - a[i-1]); //输入初值的时候，也相当于更新了值
}
//[x,y]区间内加上k
updata(x,k); //A[x] - A[x-1]增加k
updata(y+1,-k); //A[y+1] - A[y]减少k
//求[x,y]区间和
int sum = getsum(y) - getsum(x-1);
return 0;
}
下一篇：spring 实现AOP