树状数组

在这里还是先转一篇较好的讲解学习一下。

问题提出:已知数组a[],元素个数为n,现在更改a中的元素,要求得新的a数组中i到j区间内的和(1<=i<=j<=n).

思考:对于这个问题,我们可以暴力地来解决,从a[i]一直累加到a[j],最坏的情况下复杂度为O(n),对于m次change&querry,合起来的复杂度为O(m*n),在n或m很大的情况下,这样的复杂度是让人无法忍受的.另外,如果没有元素的变更,我们完全可以存储sum[1,k](k=1,2,……),然后对任意给定的查找区间[i,j],都可以方便的用ans=sum[1,j]-sum[1,i-1],当然这只是没有元素改变的情况下的比较优化的解法.那么对于有元素变更的问题是否有更高效的方法呢?(废话!没有我还写啥?!)可以想一下,每次更改的元素是比较少的,有时候甚至每次只改变一个元素,但是在用暴力方法求区间和的时候,却对区间内所有的元素都累加了一遍,这样其实造成了许多无谓的运算.这时候也许会想到如果能把一些结果存起来会不会减少很多运算?答案是肯定的,但问题是怎么存,存什么?如果存任意区间的话,n比较大的时候不但内存吃不消,而且存储的量太大,不易更改,反而得不偿失;那么也许可以考虑存储特定的一些区间(比如说线段树,其实现在讨论的问题用线段树完全可以解,以后再详细写线段树).那么现在重新回过头来,看下这个问题,我们已经确定了要存储一些特定区间sum的想法,接下来我们要解决的无非是两个问题:1、减少更改元素后对这些区间里的sum值的更改时间.2、减少查找的时间.

好了废话了这么半天,无非是想让自己以及看到的人明白为什么要用树状数组.

接下来正式入题.

首先我们可以借鉴元素不变更问题的优化方法,先得到前i-1项之和and前j项之和,以s[i]表示前i项之和,那么sum[i,j]=s[j]-s[i-1].那么现在的问题已经转化为求前i项之和了.另外,我们已经确定要存储一些特定区间的和,现在就要来揭示这些特定的区间究竟指什么.

在文字说明之前先引入一个非常经典的,在网上找到的树状数组文章里几乎都要出现的一个图片

从图中不难发现,c[k]存储的实际上是从k开始向前数k的二进制表示中右边第一个1所代表的数字个元素的和(这么说可能有点拗口,令lowbit为k的二进制表示中右边第一个1所代表的数字,然后c[k]里存的就是从a[k]开始向前数lowbit个元素之和)这么存有什么好处呢?无论是树状数组还是线段树,都用到了分块的思想,而树状数组采用这样的存储结构我想最主要的还是这样方便计算,我们可以用位运算轻松地算出lowbit.分析一下这样做的复杂度:对于更改元素来说,如果第i个元素被修改了,因为我们最终还是要求和,所以可以直接在c数组里面进行相应的更改,如图中的例子,假设更改的元素是a[2],那么它影响到得c数组中的元素只有c[2],c[4],c[8],我们只需一层一层往上修改就可以了,这个过程的最坏的复杂度也不过O(logN);对于查找来说,如查找s[k],只需查找k的二进制表示中1的个数次就能得到最终结果,比如查找s[7],7的二进制表示中有3个1,也就是要查找3次,到底是不是呢,我们来看上图,s[7]=c[7]+c[6]+c[4],可能你还不知道怎么实现这个过程.

还以7为例,二进制为0111,右边第一个1出现在第0位上,也就是说要从a[7]开始向前数1(2^0)个元素(只有a[7]),即c[7];

然后将这个1舍掉,得到6,二进制表示为0110,右边第一个1出现在第1位上,也就是说要从a[6]开始向前数2(2^1)个元素(a[6],a[5]),即c[6];

然后舍掉用过的1,得到4,二进制表示为0100,右边第一个1出现在第2位上,也就是说要从a[4]开始向前数4(2^2)个元素(a[4],a[3],a[2],a[1]),即c[4].

 

代码实现:

 

int lowbit(int x) //计算lowbit

{

    return x & (-x);

}

 

void add(int i, int w) //将第i个元素更改为val

{

    while(i <= n)

   {

        c[i] += w;

        i += lowbit(i);

    }

}

int sum(int i)  //求前i项和

{

    int ans = 0;

    while(i > 0)

    {

        ans += c[i];

        i -= lowbit(i);

    }

    return ans;

}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zxj015/archive/2011/04/06/2740245.html

### 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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