在网上找到一篇非常不错的树状数组的博客,拿来转载,原文地址

树状数组

最新看了一下区间的查询与修改的知识,最主要看到的是树状数组(BIT),以前感觉好高大上的东西,其实也不过就这么简单而已。

我们有一个动态连续和查询问题:给定一个n个元素的数组A1,A2,A3,…An,你的任务是设计一个数据结构,使得其支持以下两个操作:

1:Add(x,d)操作:让Ax增加d;

2:Query(L,R)操作:计算AL+AL+1+⋯+AR。

第一种思路就是循环累加,这样每次的时间复杂度都是Θ(n)级别的。这样在数据很大的情况之下,是一定会效率很低的,所以我们引进了二叉索引树(也就是树状数组)这种比较高级的数据结构,说它高级,也高不到那里去,也就是比原先我们学过的数据结构难一些就是了,这种数据结构在NOI中是经常使用的,但是NOIP一般不考,我也是一个NOIPer,水平也是达不到NOI的,只是我感觉这个东西挺好玩,也挺实用的,所以就学了学,发一篇博客。

在讲BIT之前,我们来先了解一个函数:对于任意正整数x,我们定义lowbit(x)为x的二进制中最右边的1所对应的值,比如,5的二进制是101,那么lowbit(5)= 1;4的二进制是100,那么lowbit(4) = 4;在程序实现中,lowbit代码如下

(此处对原文中的代码有修改)

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

这里用到的是按位运算,请读者自己去查阅关于这点的资料。但为什么呢?计算机里面的整数采用补码表示,-x实际上是x在二进制中按位取反,末位+1后的结果,二者按位取“与”之后,前面全部变成0,之后的lowbit保持不变;

接下来给大家附上一张BIT 的图,其实也不是很难懂,但是我想要的图我找不到了,所以就附一个别的图吧,希望大家能尽量去看,在下面我会给大家解释其中C数组的含义



其中我们可以看到C[i]是有分层问题的,那么到底是怎么分层的呢,实际上就是根据lowbit(i)的值来分的层。

在这里我们可以看到BIT是有连线的,但实际上这些连线在计算机中并不存在,只是为了读者好理解才加上的。其实BIT本身就是一棵二叉树(具体请翻阅前面BIT的定义),那么这棵树上面就会有父亲节点和左右儿子节点(实际上在图中没有看到右孩子与父亲节点的连线,我们可以想象一下)

关于在BIT上节点的父子关系,我们是这样定义的:

对于节点i,如果它是左子节点,那么它的父节点的编号为i+lowbit(i);如果它是右子节点,那么它的父节点编号为i+lowbit(i)。大家可以自己证明一下这个东西。搞清楚BIT 结构之后,我们来讲一下这个C数组是干嘛的。

C数组实际上只是个辅助数组,其中C[i]=A[i-lowbit(i)+1]+A[i-lowbit(i)+2]+……+A[i];可以看出,C数组就是用来辅助计算前缀和S[i]的;

那么我们有了C数组之后,如何计算S[i]呢?顺着i节点往左走,边走边往上爬(这里请注意,不一定沿着BIT中的边爬),把沿途的C[i]累加起来就好了(请读者注意,这里沿途经过的C[i]毫无遗漏和重复的走完了A[i]),那么下面我给大家附上这个求前缀和操作的代码(这里我只会给出核心代码,因为全部代码给出真的就是没必要):

int Query(int x){
int ret = 0;
while(x > 0){
ret += C[x];
x-=lowbit(x);
}
return ret;
}

下面来讲一下修改问题,因为BIT是一棵树,而且根据前面的C[i]的定义,我们可以知道,当某个A[i]改变时,有一些C[i]也会改变,那么需要更改那些C数组中的元素呢?从C[i]开始往右走,边走边“往上爬”(同上,不一定要沿着图中的边爬),沿途修改经过所有节点对应的C[i]值即可。下面附上更改元素的代码(同样只给出核心代码):

void add(int x,int d){
while(x <= n){
C[x] += d;
x += lowbit(x);
}
}

这两个操作的时间复杂度都是Θ(log2n)预处理方法是将A和C数组清空,再执行n次add操作,总时间复杂度为Θ(nlog2n);

BIT的推广:二位BIT:

一维BIT很容易推广到二维,二维BIT如下所示:

C[x][y] = sum(A[i][j]);

二维BIT的应用:

一个由数字构成的大矩阵,支持以下操作:

1.给矩阵中某个元素加上一个整数d(正负都可以);

2.查询某个子矩阵中所有数字的和

并且对每个查询操作输出结果.

转载于2015年8月29日。

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