qq_43669002的博客

利用树状数组能够求解逆序对，这也是较为普遍的应用，他的本质是利用树状数组存储了元素出现的次数。前缀和能够做到求解区间和，但是如果某一个元素发生了修改那么此时需要重新求解前缀和，才能去求解区间和，那么利用树状数组可以能够在logn的时间复杂度内完成：区间求和，单点修改这两个操作。由这个图我们知道，如果我要修改a[3]的值，那么同时我需要修改的是c[3],c[4],c[8]他们的进位是对应的lowbit()。由此我们观察到，如果求前七个元素之和的化，从这个元素不断的减lowbit()即可。今天就到这了拜拜六！

第三步建立转态转移方程：由于此时只能向下或者向右下角这两个方向走，所以此时状态转移方程为：f[i][j] = max(f[i-1][j], f[i-1][j-1]) + a[i][j]。方程的含义为f[i][j]:第i层，到达第j个数的最大值。第一行n，表示n行(n

其中这个a代表的是子问题被调用的次数；b代表的是子问题的规模都是N/b规模的（注意子问题的规模一定是等规模的）；O(N^d)代表的是除了子问题调用之外剩余代码的时间复杂度。主要将a,b,d三个参数确定即可，分为以下三种情况。一系列子问题规模是等规模的。