恩,这是AC的第一道树状数组呢。

本蒟蒻以前遇到RMQ问题一般都用线段树或ST表,可惜ST表不支持在线修改,而线段树代码量又太大。

如今终于找到了折中方案:树状数组!!!!
代码量小,还支持修改!


树状数组也就是二叉索引树,又被称为Fenwick树,然而我个人认为它不能被严谨地成为树,因为充其量只是借用的树形结构的思想,于实现上有着较大的区别。

树状数组虽然运用范围没有线段树那么广,但是它的效率要高很多,比如线段树是$nlogn$,但树状数组是$logn$。

还有一点需要注意的是:树状数组可以区间查询,但不能运用于任意区间查询。这一点在后面会提到。


那么这个树状数组的基本思路就是

用节点ci储存和,比如:

- c1=a1
- c2=a1+a2
- c3=a3
- c4=a1+a2+a3+a4
- c5=a5
- c6=a5+a6
- c7=a7
- c8=a1+...+a8

当然这样子可能不是很容易看出内在的联系,因此不妨将其转化为二进制来观察:

- c0001=a0001
- c0010=a0001+a0010
- c0011=a0011
- c0100=a0001+a0010+a0011+a0100
- c0101=a0101
- c0110=a0101+a0110
- c0111=a0111
- c1000=a0001+...+a1000

是不是发现了什么?

没有吗?好吧。

事实上这里的规律就是cn=a(n–2^k+1)+...+an,这里的k指的是n二进制末尾0的数量。

获取2^k的操作我们称之为lowbit,其实现如下:

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

有了lowbit操作之后,求和就很好写了:

 int query(int x){
int ans=;
while(x!=){
ans+=tree[x];
x-=lowbit(x);
}
return ans;
}

要注意一点,这里求的ans是区间[1,x]的和,想要[y,x]的和只能$query(x)-query(y-1)$。

因此我们回到了之前那个问题:树状数组不能解决所有区间查询,它只能解决如上的有关联的区间查询。

emmmm.....还有update操作:

 void update(int x,int k){
while(x<=n){
tree[x]+=k;
x+=lowbit(x);
}
}

这个在明白了树状数组的本质之后也很好理解,就不多做叙述了。


总的来说,树状数组挺好用的,值得一学。但切记,无论如何都必须掌握线段树,因为能用树状数组解决的都能用线段树,而反之不一定如此。

另附AC代码见下:

 #include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std; const int maxn=; int n,m;
int tree[maxn<<]; int lowbit(int k){
return k&(-k);
} void update(int x,int k){
while(x<=n){
tree[x]+=k;
x+=lowbit(x);
}
} int query(int x){
int ans=;
while(x!=){
ans+=tree[x];
x-=lowbit(x);
}
return ans;
} int main(){
scanf("%d%d",&n,&m);
for(int i=;i<=n;i++){
int a;
scanf("%d",&a);
update(i,a);
}
for(int i=;i<=m;i++){
int a,b,c;
scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
if(a==)update(b,c);
else printf("%d\n",query(c)-query(b-));
}
}

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