树状数组或者二叉索引树也称作Binary Indexed Tree,又叫做Fenwick树;它的查询和修改的时间复杂度都是log(n)
,空间复杂度则为O(n)
,这是因为树状数组通过将线性结构转化成树状结构,从而进行跳跃式扫描。通常使用在高效的计算数列的前缀和,区间和。

其中a数组就是原数组,c数组则是树状数组,可以发现
C1 = A1
C2 = A1+A2
C3 = A3
C4 = A1+A2+A3+A4
C5 = A5
C6 = A5+A6
C7 = A7
C8 = A1+A2+A3+A4+A5+A6+A7+A8
它通过公式来得出k,其中k就是该值从末尾开始0的个数。然后将其得出的结果加上x自身就可以得出当前节点的父亲节点的位置或者是x减去其结果就可以得出上一个父亲节点的位置。比如当前是6,二进制就是0110,k为2,那么6+2=8,而C(8)则是C(6)的父亲节点的位置;相反,6-2=4,则是C(6)的上一个父亲节点的位置。
def LOWBIT(x):
return x & (-x)
注意:LOWBIT无法处理0的情况,因为它的结果也是0,那么最终就是一个死循环
当我们要对最底层的值进行更新时,那么它相应的父亲节点存储的和也需要进行更新,所以修改的代码如下:
def MODIFY(x, delta):
if x < 1:
return
while x <= n:
fenwick[x] += delta
x += LOWBIT(x)
而查询的时候,则需要向前进行统计
def QUERY(x):
result = 0
while right > 0:
result += fenwick[x]
x -= LOWBIT(x)
return result
例如

15=(1111)2,通过lowbit分解,它可以变成4个数的和:(1111)2=(1)2+(10)2+(100)2+(1000)2,然后我们分析这个倒着跳的过程。减去15的最小的2的幂次2^0得到14。减去14的最小的2的幂次2^1得到12。减去12的最小的2的幂次2^2得到8。减去8的最小的2的幂次2^3得到0。
所以C(15) = C(14) + C(12) + C(8) + C(0),由图也可以得知,其结果是正确的。
除此之外,树状数组能够快速的求任意区间的和,设sum(k) = A[1] + A[2] + ... + A[k],则A[i] + A[i+1] + ... + A[j] = sum(j) - sum(i-1)。
输入n个位置,然后先按照y的顺序,如果相等则按照x的顺序,最终求该坐标左下的星星的数目,网址,根据题目要求,y已经满足要求,那么只需要考虑x即可,那么我们就可以使用树状数组来计算前面的星星的数目。
#include<stdio.h>
#include<string.h>
int c[32000+10];
int a[15000+10];
int lowbit(int x)
{
return x&(-x);
}
void updata(int x,int d)
{
while(x<=32001)
{
c[x]=c[x]+d;
x=x+lowbit(x);
}
}
int getsum(int x)
{
int res = 0;
while(x>0)
{
res=res+c[x];
x=x-lowbit(x);
}
return res;
}
int main()
{
int n;
int i,x,y;
while(scanf("%d",&n)!=EOF)
{
memset(c,0,sizeof(c));
memset(a,0,sizeof(a));
for(i=0; i<n; i++)
{
//因为y是升序,所以横坐标小于x的,(想了很久)所有点都符合,这是解这道题的关键。
scanf("%d%d",&x,&y); //下标可能从0开始,所以要x+1
a[getsum(x+1)]++; //求出横坐标小于x的所有stars个数,并记录到a中
updata(x+1,1); //更新区间
}
for(i=0; i<n; i++)
{
printf("%d\n",a[i]);
}
}
return 0;
}
树状数组的优点:
- 代码短小,实现简单;
- 容易扩展到高纬度的数据;
缺点:
- 只能用于求和,不能求最大/小值;
- 不能动态插入;
- 数据多时,空间压力大;