树状数组

昨天比赛的一道题目用到了树状数组,所以今天看了一下树状数组,看了好多博客,但感觉还是不是十分懂,运用起来还很困难。有一篇博客感觉写的很不错,贴过来再继续看。

如果给定一个数组,要你求里面所有数的和,一般都会想到累加。但是当那个数组很大的时候,累加就显得太耗时了,时间复杂度为O(n),并且采用累加的方法还有一个局限,那就是,当修改掉数组中的元素后,仍然要你求数组中某段元素的和,就显得麻烦了。所以我们就要用到树状数组,他的时间复杂度为O(lgn),相比之下就快得多。下面就讲一下什么是树状数组:

一般讲到树状数组都会少不了下面这个图:


下面来分析一下上面那个图看能得出什么规律:


         据图可知:c1=a1,c2=a1+a2,c3=a3,c4=a1+a2+a3+a4,c5=a5,c6=a5+a6,c7=a7,c8=a1+a2+a3+a4+a5+a6+a7+a8,c9=a9,c10=a9+a10,c11=a11........c16=a1+a2+a3+a4+a5+.......+a16。
         分析上面的几组式子可知,当 i 为奇数时,ci=ai ;当 i 为偶数时,就要看 i 的因子中最多有二的多少次幂,例如,6 的因子中有 2 的一次幂,等于 2 ,所以 c6=a5+a6(由六向前数两个数的和),4 的因子中有 2 的两次幂,等于 4 ,所以 c4=a1+a2+a3+a4(由四向前数四个数的和)。

(一)有公式:cn=a(n-a^k+1)+.........+an(其中 k 为 n 的二进制表示中从右往左数的 0 的个数)。
         那么,如何求 a^k 呢?求法如下:

  

int lowbit(int x)
{
     return x&(-x);    
}

lowbit()的返回值就是 2^k 次方的值。
求出来 2^k 之后,数组 c 的值就都出来了,接下来我们要求数组中所有元素的和。

(二)求数组的和的算法如下:

(1)首先,令sum=0,转向第二步;

(2)接下来判断,如果 n>0 的话,就令sum=sum+cn转向第三步,否则的话,终止算法,返回 sum 的值;

(3)n=n - lowbit(n)(将n的二进制表示的最后一个零删掉),回第二步。

 代码实现:

int Sum(int n)
{
    int sum=0;
    while(n>0)
    {
         sum+=c[n];
         n=n-lowbit(n);
    }    
    return sum;
}
(三)当数组中的元素有变更时,树状数组就发挥它的优势了,算法如下(修改为给某个节点 i 加上 x ):
(1)当 i<=n 时,执行下一步;否则的话,算法结束;

(2)ci=ci+x ,i=i+lowbit(i)(在 i 的二进制表示的最后加零),返回第一步。

代码实现:

void update(int i,int x)
{
     while(i<=n)
     {
          c[i]=c[i]+x;
          i=i+lowbit(i);
     }
}



### 树状数组的数据结构实现及应用 #### 什么是树状数组树状数组(Binary Indexed Tree, BIT)是一种基于数的二进制特性的高效数据结构,用于支持动态数组上的区间查询和单点/区间更新操作。它通过一种特殊的树形结构来存储累积信息,从而能够在对数时间内完成这些操作[^1]。 #### 树状数组的核心特性 树状数组的主要特点在于其编程简单性和高效的性能表现。相比于其他复杂的数据结构(如线段树),树状数组仅需少量代码即可实现核心功能,并且运行速度更快[^3]。 #### 基本操作原理 树状数组的操作依赖于 `lowbit` 技术,该技术能够提取整数最低位的1及其后续零所表示的数值。具体而言: - **Lowbit函数定义**:对于任意正整数 \( x \),\( lowbit(x) = x \& (-x) \)[^4]。 此函数帮助定位父节点以及子节点之间的关系,在构建和维护树状数组时起到关键作用。 #### 查询与更新方法 以下是树状数组两种基本操作的具体实现: ##### 单点更新 当需要改变原始数组中的某一项值时,必须同步调整树状数组对应位置及其祖先结点的信息。算法如下所示: ```cpp void update(int idx, int delta){ while(idx <= n){ t[idx] += delta; idx += lowbit(idx); } } ``` ##### 区间求和 为了计算从索引1到指定索引处所有元素之和,可以采用累加方式逐步访问相关联的节点直到根部为止。伪代码形式呈现如下: ```cpp int query(int idx){ int res = 0; while(idx > 0){ res += t[idx]; idx -= lowbit(idx); } return res; } ``` 上述两部分构成了完整的树状数组框架,适用于处理频繁发生的范围汇总请求与局部修正指令组合场景下的优化解决方案[^2]^。 #### 应用实例分析 假设存在一个长度为n的一维数组a[],目标是对这个序列执行多次交替进行的修改命令(增加或者减少特定下标的数值大小)同时间歇性询问关于不同片段内的总合状况,则运用BIT将是理想的选择之一因为每次交互都能维持O(logN)的时间消耗级别. ---
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