树状数组

最新推荐文章于 2025-04-24 15:39:27 发布
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本文详细介绍了区间树的概念、构造方法及其在计算机科学中的应用。通过实例解析了如何使用区间树解决一系列区间查询问题，并提供了多个参考资料以帮助读者深入理解。

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树状数组（入门附模板）
cyyyyds857的博客
06-21 2280
树状数组或二叉索引树（英语：Binary Indexed Tree），又以其发明者命名为Fenwick树，最早由Peter M. Fenwick于1994年以A New Data Structure for Cumulative Frequency Tables为题发表在SOFTWARE PRACTICE AND EXPERIENCE。其初衷是解决数据压缩里的累积频率（Cumulative Frequency）的计算问题，现多用于高效计算数列的前缀和， 区间和。——源自百度百科。
树状数组c++详解
黑客HK的博客
07-02 724
树状数组（Binary Indexed Tree，简称BIT）是一种用于高效处理数组范围查询和单点更新操作的数据结构。它解决了传统的线段树在处理范围查询时的低效问题，并且在某些情况下，比如查询和更新操作频繁的情况下，它比线段树更快。请注意，树状数组的索引是从1开始的，所以我们在所有操作中都对索引进行了加1的处理。此外，树状数组的大小通常是原始数组的大小加上1，以确保我们可以安全地使用索引来访问所有的节点。表示为一个二进制数，然后用这个二进制数的最后一个1来确定它是哪个父节点的子节点。调用来计算出区间和。
树状数组(详细分析+应用)，看不懂打死我!
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TheWayForDream
07-03 7万+
树状数组介绍 在学习一个算法之前一定要清楚它能干嘛，能解决什么样的问题，对你解题是否有帮助，然后才去学习它! 那么接下来看如下几个问题 什么是树状数组 顾名思义就是一个结构为树形结构的数组，于二叉树的结构类似但又不同，它是在二叉树的结构上删除了一些中间节点，来看两幅图就明白了. 1.这是二叉树的结构 2.这是树状数组的结构 不难发现，树状数组相比于二叉树删除了一些节点，但是为什么要删除呢？这就和树状数组的一些性质(lowbit)有关了，不懂没关系，继续往下看. 树状数组可以解决什么问题呢？ 可以解决大部
线段树和树状数组
2302_80364740的博客
04-07 1595
线段树与树状数组
树状数组数据结构
qq_37464878的博客
02-22 2874
1.树状数组概念 树状数组简单来说就是仅通过一个数组来描述一棵树或一个森林。数组中每个元素只存储着树中对应节点存储的信息，不存储描述树的层次结构的信息。 2.普通树的存储 对于一棵普通的树，在《数据结构》严蔚敏版中提到可以使用如下方法进行存储： 2.1 父节点表示法 用一个数组中存储节点信息，节点信息包括节点存储数据和父节点编号。 struct Node { int data; // 节点存储的数据 int parent; // 节点对应的父节点的编号 } struct Tree {
树状数组 java_树状数组详解
weixin_42220669的博客
02-16 1478
先来看几个问题吧。1.什么是树状数组？顾名思义，就是用数组来模拟树形结构呗。那么衍生出一个问题，为什么不直接建树？答案是没必要，因为树状数组能处理的问题就没必要建树。和Trie树的构造方式有类似之处。2.树状数组可以解决什么问题可以解决大部分基于区间上的更新以及求和问题。3.树状数组和线段树的区别在哪里树状数组可以解决的问题都可以用线段树解决，这两者的区别在哪里呢？树状数组的系数要少很多，就比如字...
【高级数据结构】树状数组
Antonio915的博客
09-18 3930
树状数组(BinaryIndexedTree,BIT)(Binary Indexed Tree,BIT)(BinaryIndexedTree,BIT)是利用数的二进制特征进行检索的一种树状的结构。如何利用二分的思想高效地求前缀和? 如图4.74.74.7所示, 以AAA =[a1,=[a_1,=[a1​,a2a_2a2​ ,a3a_3a3​…a8]a_8]a8​]为例,将二叉树的结构画成树状。这幅图是树状数组的核心,理解了它,就能明白树状数组的一切操作。图4.74.74.7圆圈中标记有数字的节点,存储的是称
树状数组——数据结构与算法
wqw2682611C的博客
04-24 1222
本文参考wiki百科，树状数组--OI WIKI，这里的介绍最为全面，本文对其提炼，以浅显易懂的方式描述树状数组。
树状数组简单易懂的详解
FlushHip
01-25 6万+
树状数组确实是个好东西啊，以前搞比赛的时候了解过它，会套用模版，但确没有深入理解这个东西，先学会用轮子，然后再学造轮子嘛，这段时间再回头研究了一下，发现二进制在算法中真的是的好东西，它可以使算法的时间复杂度降到n的二进制表示中的1相关，大家都知道，求一个二进制中的1的个数，这个时间复杂度为O(logn)" role="presentation" style="position: relative;
php 生成树形数组,php递归生成无限极树状数组
weixin_29091105的博客
04-11 588
在生成多级树状数组之前，我们一般得到的数据结构如下[{"id": 6,"parent_id": 5,"name": "体育专题1","intro": "体育专题1111介绍",}, {"id": 5,"parent_id": 4,"name": "体育专题","intro": "体育专题介绍",}, {"id": 4,"parent_id": 0,"name": "体育","intro": "体育...
算法NOIP树状数组校门外的树.pdf
05-02
树状数组的核心思想是通过特定的二进制索引操作，将一个一维数组转化为类似树形的数据结构，进而利用这种结构简化更新和查询操作。 在树状数组中，我们不直接维护前缀和数组S[]，而是将其划分为若干个小区间和，并...
js用闭包遍历树状数组的方法
12-12
做公司项目时，要求写一个方法，方法的参数为一个菜单数组集合和一个菜单id，菜单数组的格式为树状json,如下面所示： 代码如下:[{“id”:28,”text”:”公司信息”,”children”:[  {“id”:1,”text”:”公司文化...
树状数组_洛谷_树状数组_
10-02
树状数组，也被称为线段树（Segment Tree），是一种数据结构，主要用于高效地处理动态区间查询和修改问题。在编程竞赛和算法设计中，树状数组是解决许多问题的利器，尤其是在面对需要频繁更新和查询区间信息的问题时...
基于 BERT 模型在百度 WebQA 中文数据集上的阅读问答研究
08-19
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/9bebe4bee876 基于 BERT 模型在百度 WebQA 中文数据集上的阅读问答研究（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
介绍了扫描单分子定位显微镜（scanSMLM）技术及其在三维超分辨体积成像中的应用（含详细代码及解释）
最新发布
08-19
内容概要：本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜（scanSMLM）技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜（ETL）实现快速轴向扫描，结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面，从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现，还提供了详细的软件代码实现，包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外，文章还比较了循环扫描与常规扫描模式，展示了前者在光漂白效应上的优势，并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素（HA）蛋白聚类的三维成像实验，验证了系统的性能和应用潜力。最后，文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系，模拟了24小时内HA聚类的动态变化，提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群：具备生物学、物理学或工程学背景，对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员，尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标：①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用；②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统，包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析；③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程，如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明：本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程，还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较，如STED、GSDIM等。此外，文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势，为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
car-eye OBD 子系统是用来实现车内系统的数据采集，采用808协议进行数据上传 是car-eye 开源团队车内系统的重要组成部分
08-19
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串口调试助手/网络调试助手技术报告-C++开发
08-19
自己开发的串口调试软件
化工领域Prenflo气流床气化炉渣层计算模型的复现与优化：基于Seggiani模型的炉渣流动与热力学行为模拟（含详细代码及解释）
08-19
内容概要：本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型，针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布，还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能，包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外，还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响，并引入了Bingham流体模型，更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后，通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应，分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群：从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化；②预测并优化气化炉的操作参数（如温度、氧煤比等），以防止炉渣堵塞；③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明：该模型的实现基于理论公式和经验数据，为确保模型准确性，实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合，包括质量、动量和能量守恒方程，能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外，提供了稳态求解器和动态模拟工具，可用于扰动测试和工业应用案例分析。
snapd-glib-tests-1.58-1.el8.tar.gz
08-19
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
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