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樹狀數(shù)組可以很簡單

算法與數(shù)據(jù)結(jié)構 ? 來源:小K算法 ? 作者:小K ? 2022-06-21 09:27 ? 次閱讀
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01 故事起源有N個數(shù)排列成一排,如何快速進行區(qū)間修改與求和呢? a24dcbdc-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg ? ?02 分析首先最容易想到的方法就是先求出前綴和sum[i],然后區(qū)間[a,b]的和就可以直接通過sum[b]-sum[a-1]得到。 a261e932-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg ?但如果要對數(shù)組進行修改,就會有一些問題。比如對a[3]加1,則下面對應的sum[3],sum[4],sum[5]都需要進行修改,這個效率就很低了。 a2825ed8-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg ?原因在于sum[i]是前面區(qū)間[1,i]中所有元素的和,所以修改任何一個元素,則后面的sum[i]都得重新計算。 那能不能找到一種間斷式的前綴和呢,只需要統(tǒng)計前面區(qū)間中的部分元素。這樣在修改某個a[i]的時候就不會影響后面的所有sum[i]。 a2952c3e-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg ?其實就是要找到這樣的一種映射關系,既能統(tǒng)計出前綴和,還可以提高修改的效率。sum[i]以前是統(tǒng)計區(qū)間[1,i]所有的i個元素,而現(xiàn)在是統(tǒng)計區(qū)間[1,i]中的k個元素。 a2a7f59e-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg ?樹狀數(shù)組其實就是這樣的一種映射。 03 定義樹狀數(shù)組是按下面這種對應關系來計算前面若干元素的和,但直接看可能還看不出來規(guī)律。 a2c1f958-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg ?先把元素的下標1、2、3...轉(zhuǎn)成二進制。 a2d304dc-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg ?再把每個二進制數(shù),從右向左,截取到第一個1的位置。截取的二進制數(shù)也會對應一個十進制數(shù)。 a2f8c938-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg ?比如12對應的二進制數(shù)為1100,截取的二進制數(shù)為100,而100轉(zhuǎn)為十進制為4。所以我們可以定義這樣一種運算,lowbit(12)=4。 a30c0b6a-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg ? ?那這個lowbit要如何快速計算呢? 計算機原理中,首先我們知道有原碼,反碼,補碼。最高位為符號位,0為正數(shù),1為負數(shù)。正數(shù)的三碼相同,負數(shù)的反碼是符號位不變,其余位取反,而補碼則是反碼加1。在計算機中負數(shù)是以補碼的方式存儲的。 然后再看下面的12和-12,補碼進行位與操作時,就正好是lowbit運算。 a319c872-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg代碼實現(xiàn):

			intlowbit(intx){ returnx&-x; }
			把上面的對應位置的lowbit都計算出來再觀察,可以發(fā)現(xiàn)lowbit的數(shù)值正好就是sum[i]統(tǒng)計的元素個數(shù)。
			a32bb028-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg
			?總結(jié)一般的規(guī)律如下: sum[i]等于區(qū)間[i-lowbit(i)+1,i]中所有元素的和。也就是從位置i開始,往前數(shù)lowbit(i)個元素,加起來就是sum[i]。
			a3411f4e-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg
			?
									?04
									規(guī)律lowbit(i)對應的數(shù)一定是1,2,4...,因為截取的二進制為1000...。根據(jù)lowbit(i)可以先對sum[i]進行分層。
			a3490eca-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg
			?而sum[i]元素也有一種包含關系,再把包含關系提上來。
			a35a2ca0-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg
			?sum[i]就是前面連續(xù)的lowbit(i)個元素的和,直接展開更清晰。紅色矩形就是下面覆蓋的藍色小方塊的和。
			a3837a74-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg
			?紅色是sum數(shù)組,藍色是a數(shù)組,再觀察下標之間的關系。
			a38ebf2e-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg
			?
									?05
									單點修改例如修改a[2],因為sum[2],sum[4]都包含了a[2],所以對應都要修改。
			a3a7ffe8-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg
			?如果修改a[3],因為sum[3],sum[4]都包含了a[3],所以對應都要修改。
			a3c182ba-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg
			?觀察發(fā)現(xiàn),修改一個元素a[i]時,sum[i]是一層一層的向上進行修改,上一層的下標正好是當前層的下標i加上lowbit(i)。
			代碼實現(xiàn):

			voidadd(intindex,intx){ while(index<=?n)?{ ????????sum[index]?+=?x; ????????index?+=?lowbit(index); ????} }
			?
									?06
									區(qū)間查詢例如查詢區(qū)間[1,5],需要統(tǒng)計sum[5],sum[4]。
			a3cd0914-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg
			?如果查詢區(qū)間[1,3],需要統(tǒng)計sum[3],sum[2]。
			a3e30a5c-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg
			?觀察發(fā)現(xiàn),查詢區(qū)間[1,i]的前綴和時,是一段一段往前查詢的,下一段的下標正好是當前段的下標i減去lowbit(i)。
			代碼實現(xiàn):

			intquery(intindex){ intret=0; while(index>0){ ret+=sum[index]; index-=lowbit(index); } returnret; }
			如此,就可以輕松搞定單點修改及區(qū)間查詢了,但最開始的問題是區(qū)間修改,這個又該如何實現(xiàn)呢?
			
									07
									區(qū)間修改首先得引入一個差分數(shù)組d[i],d[i]=a[i]-a[i-1]。
			a3f74436-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg
			?對數(shù)組d[i]計算前綴和,又可以還原為原數(shù)組元素a[i]。
			a4071870-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg
			?通過公式替換,原數(shù)組的前綴和sum[i]也可以通過d[i]來得到。
			a419f81e-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg
			?展開來看就是這樣。
			a4396c4e-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg
			?通過觀察,可以對上面公式作如下變形。其中最關鍵的是sigma(d[j])和sigma(d[j]*j)。
			a44863f2-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg
			?如果維護d[i]和d[i]*i兩個數(shù)組的前綴和,就可以快速得到sum[k]。
			a456e594-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg
			?當對區(qū)間[3,5]增加2時,因為d[i]是差分數(shù)組,所以只需要對d[3]增加2,對d[6]減去2即可。同理e[i]數(shù)組,只需要e[3]增加2*3,對e[6]減去2*6。
			a475818e-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg
			?一般規(guī)律如下:
			a48245cc-f100-11ec-ba43-dac502259ad0.jpg代碼實現(xiàn):

			#defineLLlonglong //單個修改 voidadd(LL*sum,LLindex,LLx){ while(index<=?n)?{ ????????sum[index]?+=?x; ????????index?+=?lowbit(index); ????} } //區(qū)間修改 voidrange_add(LLleft,LLright,LLx){ right++; add(sum1,left,x); add(sum1,right,-x); add(sum2,left,x*left); add(sum2,right,-x*right); }
			
									08
									區(qū)間查詢代碼實現(xiàn):

			//單個查詢 LLquery(constLL*sum,LLindex){ LLret=0; while(index>0){ ret+=sum[index]; index-=lowbit(index); } returnret; } //區(qū)間查詢 LLrange_query(LLleft,LLright){ left--; LLsumA=(left+1)*query(sum1,left)-query(sum2,left); LLsumB=(right+1)*query(sum1,right)-query(sum2,right); returnsumB-sumA; }
			
									09
									總結(jié)樹狀數(shù)組主要應用于區(qū)間操作,相比起線段樹來說,代碼實現(xiàn)簡單太多了,而且效率也很高,非常值得研究掌握。
			
			審核編輯 :李倩

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原文標題:原來樹狀數(shù)組可以這么簡單?

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