数据结构和算法 - 树状数组
作者:互联网
树状数组
1. 问题
序号 | 题目 |
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307. 区域和检索 - 数组可修改 | |
493. 翻转对 | |
HDU P1166 敌兵布阵 |
给定一个数组\(A\),长度为\(n\),数组的下标范围是\([0,n-1]\),对数组A可进行:
- 查询\([i,j]\)区间内的和;
- 对位置\(i\)的值,加一个值\(x\);
常规解决思路:抽象为“区间和查询”和“区间更新”问题,
- 模拟,操作1的时间复杂度是\(O(n)\),操作2的时间复杂度是\(O(1)\);
- 前缀和,操作1的时间复杂度是\(O(1)\),操作2的时间复杂度是\(O(n)\);
2. 定义
为了平衡操作1和操作2,引进了树状数组\(C\),即每个位置i表示原始数组的一个区间,值\(C[i]\)表示的是原始数组\(A\)中\([i-lowbit(i)+1, i]\)区间之和,其中\(lowbit(i)\) 表示数字i的二进制表示中,位数最低的1所代表的值,如:
\[\begin{array}{l} 1 -> [0] \\ 2 -> [1,2] \\ 3 -> [3] \\ 4 -> [1,2,3,4] \\ i -> [i-lowbit(i)+1, i] \\ \end{array} \]个人理解:最低位的1的位置表示区间的长度,如\((1000)_{2}\)表示\([1,8]\)的区间。
3. 操作
- 二进制位
- 区间添加
- 区间查询
class TreeArray{
vector<int> tr;
vector<int> nums;
int n;
int lowBit(int x){
return x & -x;
}
void add(int x, int u){
for(int i=x; i<=n; i+=lowBit(i)){
tr[i] += u;
}
}
int query(int x){
int ans = 0;
for(int i=x; i> 0; i -= lowBit(i)){
ans += tr[i];
}
return ans;
}
// 初始化
// for(int i=0; i< n;i++){
// add(i+1, nums[i]);
//}
// 区间和
// sumRange: query(right+1) - query(left);
};
4. 复杂度
时间复杂度:\(O(\log(n))\)
空间复杂度:\(O(n)\)
标签:树状,int,lowbit,复杂度,算法,数组,区间,操作,数据结构 来源: https://www.cnblogs.com/yangliuly1/p/16100903.html