【数据结构】树状数组 -笔记

树状数组

树状数组的基本用途是:维护序列的前缀和
基本思想是:对于给定的序列a,建立一个数组c,其中c[x]保存序列a在区间[x-lowbit(x)+1, x]中所有数的和。

int lowbit(int x)//返回lowbit的位数
{
	return x & (-x);
}

可以想象一个树形结构(如果N不是2的整数次幂,则为森林结构)。

  1. 每个内部节点c[x]保存以它为根节点的子树中所有叶子节点的和。
  2. 每个内部节点c[x]的子节点的个数等于lowbit(x)的位数。
  3. 除了根节点外,每个内部节点c[x]的父节点是c[x+lowbit(x)]。
  4. 树的深度是O(logN)。

这个树结构支持两种操作:

  1. 查询前缀和:O(logN)
    求出[1, x]的值。如果需要[l, r]的值,可以使用ask(r )-ask(l -1 )查询。
int ask(int x)
{
	int ans = 0;
	for (; x; x -= lowbit(x))
		ans += c[x];
	return ans;
}
  1. 单点增加值:O(logN)
    给a[x]加上数值y。
    可以用add操作来进行初始化——新建全0的数组c,给每个位置x执行操作add(x, a[x])。这样初始化得时间复杂度为O(NlogN)。
void add(int x, int y)
{
	for (; x <= N; x += lowbit(x))
		c[x] += y;
}
<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,格式符合要求。</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** 求$arr[1..k]$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] - **区间求和与单点修改**: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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