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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
  1. 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。
  2. 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)。
  3. 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:

  1. 单点更新(Update)

    • 功能:将数组中某一位置 x 的值增加 delta。
    • 步骤:
      1. 从位置 x开始,向上更新所有包含 x 的父节点。
      2. 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)
  2. 前缀和查询(Query)

    • 功能:计算数组前 x 项的和 S(x) = a1 + a2 + … + ax
    • 步骤:
      1. 从位置 x 开始,累加所有包含在区间 ([1, x]) 内的节点值。
      2. 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
  1. 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 )
  2. 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。
  3. 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。

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