P3374 【模板】树状数组 1

本文介绍了一种使用树状数组实现数列更新及区间求和操作的方法。通过具体的题目描述,给出了输入输出格式、样例说明及完整的C++代码实现。

题目描述

如题,已知一个数列,你需要进行下面两种操作:

1.将某一个数加上x

2.求出某区间每一个数的和

输入输出格式

输入格式:
第一行包含两个整数N、M,分别表示该数列数字的个数和操作的总个数。

第二行包含N个用空格分隔的整数,其中第i个数字表示数列第i项的初始值。

接下来M行每行包含3或4个整数,表示一个操作,具体如下:

操作1: 格式:1 x k 含义:将第x个数加上k

操作2: 格式:2 x y 含义:输出区间[x,y]内每个数的和

输出格式:
输出包含若干行整数,即为所有操作2的结果。

输入输出样例

输入样例#1:
5 5
1 5 4 2 3
1 1 3
2 2 5
1 3 -1
1 4 2
2 1 4
输出样例#1:
14
16
说明

时空限制:1000ms,128M

数据规模:

对于30%的数据:N<=8,M<=10

对于70%的数据:N<=10000,M<=10000

对于100%的数据:N<=500000,M<=500000

样例说明:

这里写图片描述

#include<cstdio>
using namespace std;
int n,m,a[500000],c[500000];
int lowbit(int x)
{
    return x&-x;
}
void change(int k,int x)
{
    while(k<=n)
    {
        c[k]+=x;
        k+=lowbit(k);
    }
}
int sum(int k)
{
    int t=0;
    while(k>0)
    {
        t+=c[k];
        k-=lowbit(k);
    }
    return t;
}
int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%d",&a[i]);
        change(i,a[i]);
    }
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        int o,x,y;
        scanf("%d%d%d",&o,&x,&y);
        if(o==1)
        {
            a[x]+=y;
            change(x,y);
        }
        if(o==2)
            printf("%d\n",sum(y)-sum(x-1));
    }
    return 0;
}
### 关于树状数组2的模板与实现 树状数组2通常指的是支持 **区间修改** 和 **单点查询** 或者 **区间查询** 的高级版本。相比于基础版树状数组(仅支持单点修改和区间查询),它通过维护两个独立的树状数组来完成更复杂的操作。 #### 基本原理 为了处理区间加法问题,可以引入差分的思想[^3]。具体来说,定义 `ans` 表示实际的前缀和,`ans1` 是第一个树状数组存储的前缀和,`ans2` 是第二个树状数组用于修正偏移量,则有如下关系: \[ \text{ans}[i] = \text{ans1}[i] \times i - \text{ans2}[i]. \] 这种设计使得我们可以高效地执行以下两种操作: 1. 对某个区间的值加上一个常数。 2. 查询某个位置的实际数值或者某一区间的总和。 以下是具体的代码实现: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; // 定义最大数据范围 const int MAXN = 1e5 + 5; long long c1[MAXN], c2[MAXN]; // 两个树状数组分别记录原始值和偏移量 // lowbit函数计算二进制最低位1对应的十进制值 inline int lowbit(int x) { return x & (-x); } // 更新树状数组c1和c2的操作 void update(long long* tree, int pos, int delta, int n) { while (pos <= n) { tree[pos] += delta; pos += lowbit(pos); } } // 获取树状数组c1或c2的前缀和 long long query(long long* tree, int pos) { long long res = 0; while (pos > 0) { res += tree[pos]; pos -= lowbit(pos); } return res; } // 区间[a,b]增加val void add_range(int a, int b, int val, int n) { update(c1, a, val, n); // 修改a处的影响 update(c1, b + 1, -val, n); // 取消b+1之后的影响 update(c2, a, val * (a - 1), n); // 修改a处的偏移影响 update(c2, b + 1, -val * b, n); // 取消b+1之后的偏移影响 } // 单点查询第k个元素的真实值 long long get_value(int k) { return query(c1, k) * k - query(c2, k); } int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); int n, m; cin >> n >> m; // 数组长度n,m次操作 memset(c1, 0, sizeof(c1)); memset(c2, 0, sizeof(c2)); for (int i = 1; i <= n; ++i) { // 初始化数组 int temp; cin >> temp; add_range(i, i, temp, n); // 将初始值转化为区间更新的形式 } for (int i = 0; i < m; ++i) { char op; cin >> op; if (op == 'Q') { // 查询操作 int idx; cin >> idx; cout << get_value(idx) << "\n"; } else if (op == 'C') { // 修改操作 int l, r, v; cin >> l >> r >> v; add_range(l, r, v, n); } } return 0; } ``` 上述代码实现了树状数组2的核心功能——即支持区间修改和单点查询的功能。其中的关键在于利用了两个树状数组 `c1` 和 `c2` 来模拟差分数组的效果。 --- ### 性能分析 相比线段树,树状数组2具有更高的效率和更低的空间开销,在许多场景下更适合快速解决问题[^2]。然而需要注意的是,当题目需求更加复杂时(如多维查询、动态开点等),可能仍需借助线段树或其他高级结构。 ---
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