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[数据结构与算法]【数据结构】【树状数组】

树状数组

  • 一个数字与它的相反数与,结果是二进制下这个数最靠右的1的位置,操作称作lowbit。
inline int lowbit(int x)
{
	return x & -x;
}
  • 树状数组的存放规则:第k位存放从k往前数lowbit(k)个数的和

单点修改,区间查询

单点修改:不断+自己的lowbit,直到n为止

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

区间查询: [ 1 , x ] [1,x] [1,x] 区间和, x x x 不断减去自己的lowbit,直到 0 0 0 ,每次将tree[x]加入答案中。利用前缀和就可以求出任意区间的和。

int query(int x)
{
	int sum = 0;
	while (x > 0)
	{
		sum += tree[x];
		x -= lowbit(x);
	}
	return sum;
}

区间修改

  • 设差分数组 d i d_i di? ,则每个点的值 a i = ∑ i = 1 n d i a_i=\sum_{i=1}^{n}d_i ai?=i=1n?di?

  • 区间修改 [ l , r ] [l,r] [l,r] ,每个元素 + k +k +k ,即 d l ← d l + k , d r + 1 ← d r + 1 ? k d_l\leftarrow d_l+k,d_{r+1}\leftarrow d_{r+1}-k dl?dl?+k,dr+1?dr+1??k ,将差分数组建成树状数组,则区间修改对应修改单点值。

  • 单点查询:求 [ 1 , x ] [1,x] [1,x] 区间和即可

// 第一种写法:用差分值直接建树,对于每次查询输出就可以
//原始值
for (int i = 1; i <= n; i++)
{
	cin >> val;
	update(i, val);
	update(i + 1, -val);
}
//修改[l,r]+k
update(l, k);
update(r+1, -k);
//查询x
cout << query(x) << endl;

// 第二种写法:储存原始值,每次查询输出原始值+差分数组值
//原始值
for (int i = 1; i <= n; i++)
	cin >> a[i];
//修改操作同第一种
//查询x
cout << a[x] + query(x) << endl;
  • 区间查询: ∑ i = 1 n a i = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 i d j = ∑ i = 1 n ( n ? i + 1 ) d i = ( n + 1 ) ∑ i = 1 n d i ? ∑ i = 1 n i d i \sum_{i=1}^{n}a_i=\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{i}d_j=\sum_{i=1}^{n}(n-i+1)d_i=(n+1)\sum_{i=1}^{n}d_i-\sum_{i=1}^{n}id_i i=1n?ai?=i=1n?j=1i?dj?=i=1n?(n?i+1)di?=(n+1)i=1n?di??i=1n?idi? ,维护两个树状数组, d i d_i di? i d i id_i idi? ,修改相应的update参数就可以了。
// 将树状数组封装成结构体,T1是差分数组,T2是id_i,修改[l,r]+k
T1.update(l, k);
T1.update(r + 1, -k);
T2.update(l, l * k);
T2.update(r + 1, (r + 1) * (-k));
// [1,x]区间和查询
inline int query(int x)
{
	return (x + 1) * T1.query(x) - T2.query(x);
}
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加:2021-11-28 11:32:46  更:2021-11-28 11:33:51 
 
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