C++树状数组

树状数组

树状数组一般用于对数组求前缀和及修改某个下标的数据时。当解决这类问题时,每次求前缀和都循环累加会导致求前缀和的速度过慢,而使用前缀和数组会导致修改数据的速度过慢。而树状数组每个操作时间复杂度都是O(logn)。

原理

求和

求和时如图所示。

公式如下:

c [ i ] = a [ i - 2 ^ k + 1 ] + a [ i - 2 ^ k + 2 ] + ... + a [ i ]

其中k为i的二进制中末尾有几个0

例如:

想要求c[3],此时i=3,3的二进制为11,末尾没有0,所以k=0,2^k=1。

于是c[3]=a[3]

若想求c[4],此时i=4,4的二进制为100,末尾有两个0,所以k=2,2^k=4。

于是c[4]=a[1]+a[2]+a[3]+a[4]

2^k可以用lowbit(i),或i&(-i)

修改

修改某个点的数据时,也需要更新往后的数据。

当c[i]被修改时,后面的c[i+lowbit(i)]也要修改,一直向后推,直到修改至最末尾的点。

for ( ; i <= n ; i += lowbit ( i ) ) 

例如:

想修改a[3],首先c[3]修改,然后根据公式得c[4]需要修改。直接将c[4]增加a[3]的变化量。接着继续按照公式得到需要修改c[8]。此时已经到数组最后一个点,无需继续修改。

此种修改方式时间复杂度为O(logn)

查询

想要查询a[1]~a[x]区间的和的时候,可以从c[x]开始累加,接着将下标减去lowbit(x),以此类推,直到x-lowbit(x)<0。

for(int i=x;i>=0;i-=lowbit(i))s+=c[i];

例如:

想求a[1]~a[6]的和,首先将sum加上c[6],然后根据公式得到还需加上c[4],接着就不需要再加了,此时sum就是求和的答案。

题目

BIT-1

题目描述

给定长度为n的序列a,进行q次操作,每次操作有两种

1 i  x 将第i个变为x

2 l r 求l-r区间的和

思路

首先要写lowbit函数

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

接着建立树状数组c维护1-x的前缀和,并根据树状数组的原理写出update函数

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

然后是查询区间和。写一个函数,将区间头和区间末尾的前缀和相减即可

ll qq(ll l,ll r){
    ll lll=0,rr=0;
    for(int i=r;i;i-=lowbit(i))rr+=c[i];
    for(int i=l-1;i;i-=lowbit(i))lll+=c[i];
    return rr-lll;
}
AC代码

BIT-2

题目描述
 

给定长度为n的序列a,进行q次操作,每次操作有两种

1 l r x 将l-r区间整体增加x

2 k 求第k项

思路

这道题首先维护一个差分数组b,因为区间整体增加,所以区间内部相对大小没有变化,只有头和尾后的一个元素需要修改差分数组。

于是可以写出update函数

void update(ll x,ll y){
    for(int i=x;i<=n;i+=lowbit(i))b[i]+=y;
    for(int i=x;i<=n;i+=lowbit(i))b[i]-=y;
}

因为这道题查询只查询一个元素,所以可以写出查询的函数

ll qq(ll x){
    ll ans=0;
    for(int i=x;i;i-=lowbit(i))ans+=b[i];
    return ans;
}
AC代码

BIT-3

题目描述
 

给定长度为n的序列a,进行q次操作,每次操作有两种

1 l r x 将l-r区间整体增加x

2 l r 求l-r和

思路

用差分数组d存储a[i]-a[i-1]。

可以推出求a前缀和的式子

\sum_{i=1}^{n} a[i]=\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{i} d[i]=\sum_{i=1}^{n}d[i]*(k-i+1)=(k+1)*\sum_{i=1}^{n}d[i]-\sum_{i=1}^{n}d[i]*i

所以需要维护两个树状数组,一个维护d前缀和,一个维护d[i]*[i]前缀和

本道题还没有通过

C++中,树状数组(也称为段树、 Fenwick Tree 或 Binary Indexed Tree)是一种数据结构,通常用于高效地进行区间更新和查询操作。如果你想将树状数组应用到数据库场景,比如作为索引来加速范围查询,你可以这样做: 1. **创建树状数组**:首先,你需要定义一个树状数组数据结构,它是一个数组,每个元素代表一段数据的统计信息(如计数、总和等)。对于数据库中的每一列,你可以在一个单独的树状数组中存储该列的值。 ```cpp template <typename T> class FenwickTree { private: std::vector<T> tree; int n; public: FenwickTree(int size) : n(size), tree(size, 0) {} // 索引从1开始,所以内部处理时需要减1 void update(int index, T val) { while (index <= n) { tree[index - 1] += val; // 更新节点值 index += index & -index; // 走向更上一层的节点 } } T query(int index) { T sum = 0; while (index > 0) { sum += tree[index - 1]; index -= index & -index; } return sum; } }; ``` 2. **与数据库交互**:当你接收到数据库的更新请求(例如增加某行数据),调用`update`方法;当需要查询某个范围的数据时,调用`query`方法获取结果。 3. **性能优化**:由于树状数组支持常数时间的区间更新和查询,相比直接遍历数据库,这可以大大提高效率,特别是对频繁的范围查找而言。 **相关问题--:** 1. 在数据库中,树状数组一般用于解决哪些类型的查询问题? 2. 与哈希表相比,使用树状数组在数据库查询上的优势是什么? 3. 如果数据库的数据量非常大,如何避免内存消耗过大?
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