学习笔记: 进阶版树状数组(区间修改区间查询以及查询第K大元素)

这篇博客介绍了树状数组的高级应用,包括单点修改与区间查询、区间修改与单点查询、区间修改与区间查询以及如何查找第K大元素。讲解了差分数组的概念,以及在实现中需要注意的问题,如数组定义和最大值的设定。文章以简洁的代码展示了具体实现。

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树状数组相信大家都很熟悉了,而今天我将会为大家带了一些更加全面的操作,并且欢迎补充哦。

其实我想说的是,除了RMQ,线段树能做的,树状数组都能做。

换句话说,这是一个稍微进阶版的的树状数组,读者至少要会单调修改区间查询这个最基本的操作。

树状数组应该算是常数非常小的数据结构啦。而小生特别喜欢这个数据结构,这是因为它特别短,就是又短又快!

核心操作:lowbit

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

这是树状数组的核心操作,看到了这个操作基本上就是树状数组了。

现在我们来看看这个操作的实际意义:

抛结论:令p=lowbit(x),则p在x在二进制下从右往左第一个1的位置上也为1,其它为0。

举个例子:lowbit( ( 110 )2 ) = (10)2

操作

单点修改区间查询

我觉得这个。。。很简单吧

区间修改单点查询

这里就是利用差分的思想。

令a为原数组

令一个新的数组b:b[1]=a[1],b[i]=b[i]-b[i-1]。(差分数组)

那么a[i]=b[1]+b[2]+….+b[i]

这样我们用树状数组维护差分数组b即可,也就不维护原数组了,每次修改区间的时候只会有两

<think>好的,我现在要帮用户查找关于树状数组的学习资料或教程。用户已经提供了三个引用内容,我需要先仔细阅读这些引用,理解它们的关键点,然后结合自己的知识来整理回答。 首先看引用[1],里面提到树状数组的特点是编程简洁,使用lowbit技术,代码效率高,比线段树更高效。这里可能需要解释一下lowbit是什么,以及为什么代码效率更高。引用[2]则更详细地介绍了树状数组的定义,用途是处理范围查询和单点更新,比线段树快。而引用[3]说明了当修改数组元素时,前缀和需要重新计算,树状数组解决了这个问题。 用户的问题是需要学习树状数组的教程或详解,所以我的回答需要结构清晰,分步骤讲解,可能包括概念、原理、核心操作、代码示例以及应用场景。同时,根据用户提供的系统级指令,数学公式要用$...$,独立公式用$$...$$,并且生成相关问题。 接下来要确保回答符合中文,正确使用LaTeX格式。比如lowbit的公式应该是$lowbit(x) = x \& (-x)$,需要用行内公式格式。此外,可能需要给出树状数组的结构示意图,但由于文本限制,可能需要用文字描述结构。 然后需要组织内容:先介绍树状数组的基本概念,然后讲解lowbit的原理,接着说明核心操作(更新和查询),给出代码示例,再讨论应用场景,最后根据引用内容添加参考资料。同时,在回答末尾生成相关问题,帮助用户深入理解。 要注意引用标记,在引用内容后自然添加[^1]、[^2]等。例如在讲解lowbit时引用[1],在解释应用场景时引用[2]和[3]。 需要检查是否有遗漏的重要点,比如树状数组的优缺点,与其他数据结构(如线段树)的比较,这些可能对用户有帮助。同时,代码示例需要正确,可能用Python或C++,但用户提供的引用中有C++,所以可能更倾向用C++示例,但用户之前的示例是Python,所以可能需要兼顾或说明。 最后,生成的相关问题要围绕树状数组的深入理解、应用、比较等方面,比如与线段树的区别,时间复杂度,如何扩展到多维等。 现在需要把这些思考整理成一个连贯的回答,确保每个部分自然衔接,引用正确,格式符合要。</think>### 树状数组详解 树状数组(Binary Indexed Tree, BIT)是一种高效处理**单点更新**和**前缀和查询**的数据结构,尤其适合动态维护数组的场景。其核心思想是通过二进制索引的树状结构,将时间复杂度优化到$O(\log n)$。 #### 1. 基本原理与结构 树状数组利用二进制中$lowbit$技术划分区间。定义$lowbit(x) = x \& (-x)$,例如$lowbit(6)=2$(6的二进制为$110$,取最低位的1)[^1]。 树状数组中每个节点$c[i]$管理原数组$arr$的区间为$[i-lowbit(i)+1, i]$,例如: - $c[4]$管理$arr[1-4]$(因为$lowbit(4)=4$) - $c[6]$管理$arr[5-6]$(因为$lowbit(6)=2$) #### 2. 核心操作 **(a) 单点更新** 当修改$arr[k]$时,需更新所有覆盖$k$的节点。例如更新$arr[3]$时,依次更新$c[3], c[4], c[8], \dots$ **代码示例(C++)**: ```cpp void update(int k, int val) { while (k <= n) { c[k] += val; k += lowbit(k); } } ``` **(b) 前缀和查询** $arr[1..k]$的和时,从$c[k]$开始向祖先跳跃累加。例如查询$k=6$时,累加$c[6], c[4]$ **代码示例(C++)**: ```cpp int query(int k) { int res = 0; while (k > 0) { res += c[k]; k -= lowbit(k); } return res; } ``` #### 3. 应用场景 - **动态维护逆序对**:通过离散化+树状数组统计右侧小于当前元素的个数[^3] - **区间和与单点修改**:例如实时统计股票价格波动 - **替代线段树**:在一维且无需复杂区间操作时,代码更简洁[^1] #### 4. 与线段树的对比 | 特性 | 树状数组 | 线段树 | |--------------|---------------|---------------| | 代码复杂度 | 极低(10行内)| 较高(递归或非递归) | | 功能范围 | 单点更新+前缀和 | 支持区间修改/查询 | | 时间复杂度 | $O(\log n)$ | $O(\log n)$ |
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