私信是啥意思维护中,啥意思

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树状数组是一个查询和修改复杂度都为log(n)的数据结构。主要用于数组的单点修改&&区间求和.

另外一个拥有类似功能的是.

1.两者在复杂度上同级, 但是树状数组的常数明显优于线段树, 其编程复杂度也远小于线段树.

2.树状数组的作用被線段树完全涵盖, 凡是可以使用树状数组解决的问题, 使用线段树一定可以解决, 但是线段树能够解决的问题树状数组未必能够解决.

3.树状数组的突出特点是其编程的极端简洁性, 使用lowbit技术可以在很短的几步操作中完成树状数组的核心操作其代码效率远高于线段树。

对于一般的二叉樹,我们是这样画的

把位置稍微移动一下,便是树状数组的画法

上图其实是求和之后的数组,原数组和求和数组的对照关系如下,其中a数组是原数組,c数组是求和后的数组:

C[i]代表 子树的叶子结点的权值之和

再将其转化为二进制看一下:

现在我们返回到lowbit中来

因为2^k后面一定有k个0

正好是i最低位的1加上后缀0所得的值

开篇就说了,lowbit(x)是取出x的最低位1;具体操作为

极致简短!!!!现在我们来理解一下这行代码:

我们知道,对于一个数的负数就等于对这个數取反+1

其实很好理解,补码和原码必然相反,所以原码有0的部位补码全是1,补码再+1之后由于进位那么最末尾的1和原码

最右边的1一定是同一个位置(當遇到第一个1的时候补码此位为0,由于前面会进一位,所以此位会变为1)

所以我们只需要进行a&(-a)就可以取出最低位的1了

会了lowbit,我们就可以进行区间查詢和单点更新了!!!

此时如果我们要更改A[1]

则有以下需要进行同步更新

第一次101,减去最低位的1就是100;

其实也就是单点更新的逆操作

lowbit会了,区间查询有了,單点更新也有了接下来该做题了


对于数组a我们将其离散化处理为b[].区间查询与单点修改代码如下

res就是逆序对个数,ask需注意b[i]应该大于0

第一佽插入的时候把5这个位置上加上1,read(x)值就是1当前已经插入了一个数,所以他前面比他大的数的个数就等于 i - read(x) = 1 - 1 = 0所以总数 sum += 0

这样整个过程就结束叻,所有的逆序对就求出来了


通过“差分”(就是记录数组中每个元素与前一个元素的差),可以把这个问题转化为問题1

设原数组为, 设数组,则可以通过求的前缀和查询。

当给区间加上x的时候与前一个元素 的差增加了x,与 的差减少了x根據数组的定义,只需给加上 x, 给 减去x即可

这是最常用的部分也是用线段树写着最麻烦的部分——但是现在我们有了树状數组!

怎么求呢?我们基于问题2的“差分”思路考虑一下如何在问题2构建的树状数组中求前缀和:

在等式最右侧的式子中,被用了p次被用了次……那么我们可以写出:

那么我们可以维护两个数组的前缀和:

位置p的前缀和即:数组中p的前缀和 - sum2数组中p的前缀和。

区间[l, r]的囷即:位置r的前缀和 - 位置l的前缀和

对于sum1数组的修改同问题2中对d数组的修改。

用这个做区间修改区间求和的题无论是时间上还是空間上都比带lazy标记的线段树要优。

我们已经学会了对于序列的常用操作那么我们不由得想到(谁会想到啊喂)……能不能把類似的操作应用到矩阵上呢?这时候我们就要写二维树状数组了!

在一维树状数组中tree[x](树状数组中的那个“数组”)记录的是右端点为x、长度为lowbit(x)的区间的区间和。
那么在二维树状数组中可以类似地定义tree[x][y]记录的是右下角为(x, y),高为lowbit(x), 宽为 lowbit(y)的区间的区间和

区间修改 + 单点查询

我们对于一维数组进行差分,是为了使差分数组前缀和等于原数组对应位置的元素

那么如何对二维数組进行差分呢?可以针对二维前缀和的求法来设计方案

那么我们可以令差分数组表示与 的差。

当我们想要将一个矩阵加上x时怎么做呢?
下面是给最中间的3*3矩阵加上x时差分数组的变化:

这样给修改差分,造成的效果就是:

那么我们开始写代码吧!

区间修改 + 区间查询

类比之前一维数组的区间修改区间查询下面这个式子表示的是点(x, y)的二维前缀和:

这个式子炒鸡复杂( 复杂度!),但利用树状數组我们可以把它优化到!

首先,类比一维数组统计一下每个出现过多少次。出现了次出现了次……出现了 次。

那么这个式子就可鉯写成:

把这个式子展开就得到:

那么我们要开四个树状数组,分别维护:

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