c++树状数组模板Fenwick (Binary Indexed) Trees
什么是树状数组?
树状数组,也称为二叉索引树(Fenwick (Binary Indexed) Trees
),用于高效地计算动态序列的前缀和。
1994年,树状数组的发明者 Peter M. Fenwick 在 SOFTWARE PRACTICE AND EXPERIENCE 上以 A New Data Structure for Cumulative Frequency Tables 为题发表文章,首次描述树状数组。
例如,给定一个数组 arr[] ,要对它执行以下两种类型的操作:
1.修改存储在索引 i 处的值。(单点更新)
2.查找前 k 个元素的前缀和。(前缀和查询)
这个问题很容易用暴力算法实现:
int arr[MAXN];
void update(int i, int v) { // arr[i] 改为 v arr[i] = v;
}
int prefix_sum(int k) { // 返回前 k 个元素的前缀和 int sum = 0;for(int i = 0; i < k; i++)sum += arr[i];return sum;
}
但不幸的是,计算前缀和所需的时间是 O(n),如果执行大量混合操作时,这通常会超时。
一种高效的解决方案是使用线段树,它可以在 O(logn) 时间内执行这两种操作。
使用树状数组,我们也可以在 O(logn) 时间内执行这两个任务。但是,既然线段树可以完成此类工作,为什么还要学习另一种数据结构呢?
这是因为树状数组需要更少的空间,并且在编程竞赛中非常容易实现(整个代码不超过 8-10 行)。
树状数组(Fenwick Tree)的基本概念
一、定义与核心思想
树状数组是一种高效的数据结构,用于处理区间查询和单点更新问题(如求前缀和、区间和、逆序数等)。其核心思想是通过树状结构将数据分组,利用二进制位运算(如lowbit操作)实现快速的前缀和计算与更新操作,时间复杂度均为 (O(\log n)),空间复杂度为 (O(n)),适用于大量更新和查询的场景。
二、核心特性与术语
-
lowbit操作
- 定义:lowbit(x) 表示 x 的二进制表示中最低位的1所对应的值。
- 公式:lowbit(x) = x & (-x))(利用补码性质提取最低位1)。
- 示例:
- (x = 6)(二进制
110
),lowbit(6) = 2(二进制10
)。 - (x = 8)(二进制
1000
),lowbit(8) = 8。
- (x = 6)(二进制
-
数组结构
- 树状数组用数组 (arr) 表示,其中每个节点 (C[i]) 负责维护某个区间的信息。
- 节点 (arr[i]) 对应的区间长度为 lowbit(i),区间右端点为 i,左端点为 i - lowbit(i) + 1。
- 示例:
- (i = 6)(lowbit(6)=2),对应区间为 [5, 6](长度为2)。
- (i = 8)(lowbit(8)=8),对应区间为 [1, 8](长度为8)。
-
父节点与子节点关系
- 节点 i 的父节点为 i + lowbit(i)。
- 节点 i 的子节点为 i - lowbit(i)。
三、基本操作
树状数组支持以下两种核心操作:
-
单点更新(Update)
- 功能:将数组中某一位置 x 的值增加 delta。
- 步骤:
- 从位置 x开始,向上更新所有包含 x 的父节点。
- 每次更新位置 i后,令 i = i + lowbit(i),直至超过数组长度。
- 示例(更新 x=3,delta=5):
3→4→8(路径为 x+lowbit(x) 的递增序列)
-
前缀和查询(Query)
- 功能:计算数组前 x 项的和 S(x) = a1 + a2 + … + ax。
- 步骤:
- 从位置 x 开始,累加所有包含在区间 ([1, x]) 内的节点值。
- 每次累加位置 i 后,令 i = i - lowbit(i),直至 i=0。
- 示例(查询前5项和):
5→4→0(累加 C[5]+C[4])
四、与线段树的对比
特性 | 树状数组 | 线段树 |
---|---|---|
实现难度 | 简单(代码量少) | 较复杂(需处理左右子树) |
单点更新 | O(log n) | O(log n) |
区间查询 | 仅支持前缀和(需转换) | 支持任意区间和 |
区间更新 | 需配合差分思想 | 直接支持(带懒标记) |
适用场景 | 高频单点更新+前缀和查询 | 复杂区间操作(如区间更新) |
五、典型应用场景
-
前缀和与区间和计算
- 计算前 x 项和:直接调用前缀和查询。
- 计算区间 [l, r]的和:S( r ) - S( l-1 )。
-
逆序数统计
- 通过离散化将元素值映射到数组下标,利用树状数组动态维护前缀和,统计逆序对数量。
-
动态维护集合元素排名
- 插入元素时查询比当前元素小的元素个数,实现排名统计。
六、代码示例(c++)
树状数组核心:
// 原数组索引 x 的元素加数值 "val",可正可负
void add(int x, int val) {for(; x <= n; x += x&-x)BIT[x] += val;
}
// 返回原数组前 x 个元素的和
int query(int x) {int sum = 0;for(; x > 0; x -= x&-x)sum += BIT[x];return sum;
}
离散化:
int main() {cin >> n;vector<int> tmp(n+1);for (int i = 1; i <= n; i++) {cin >> arr[i];tmp[i] = arr[i];}sort(tmp.begin()+1,tmp.end());int m = unique(tmp.begin()+1,tmp.end()) - (tmp.begin()+1);for (int i = 1; i <= n; i++) {rnk[i] = lower_bound(tmp.begin()+1,tmp.begin()+m+1,arr[i]) - tmp.begin();}long long ans = 0;for (int i = n; i >= 1; i--) {ans += query(rnk[i]-1);add(rnk[i],1);}cout << ans << endl;return 0;
}
七、总结
树状数组以其高效的时间复杂度和简洁的实现,成为处理单点更新+前缀和查询问题的首选数据结构。理解其核心的二进制分组思想和lowbit操作是掌握树状数组的关键,进一步结合差分思想还能扩展到区间更新场景。实际应用中,需根据问题特性(如是否涉及区间操作)选择树状数组或线段树。