树状数组学习笔记
树状数组学习笔记
EmoryHuang
发布于 2022-10-31 16:30:48
发布于 2022-10-31 16:30:48
树状数组学习笔记
前言
树状数组或二叉索引树(Binary Indexed Tree)，又以其发明者命名为 Fenwick 树
它可以以
的时间得到任意前缀和
，并同时支持在
时间内支持动态单点值的修改。空间复杂度
。
使用场景
树状数组可以高效地实现如下两个操作：
- 数组前缀和的查询
- 单点更新
对于上面两个问题，如果我们不使用任何数据结构，仅依靠定义，「数组前缀和的查询」 的时间复杂度是
，「单点更新」 的时间复杂度是
利用数组实现前缀和，每次查询前缀和时间复杂度就变成了
, 但是对于频繁更新的数组，每次重新计算前缀和，时间复杂度为
。
树状数组简介
树状数组名字虽然又有树，又有数组，但是它实际上物理形式还是数组，不过每个节点的含义是树的关系。
如上图所示，以一个有 8 个元素的数组 A 为例, 在数组 A 之上建立一个数组 T, 数组 T 也就是树状数组。
节点意义
树状数组的下标从 1 开始计数。
在树状数组 T 中，所有的奇数下标的节点的含义是叶子节点，表示单点，它存的值是原数组相同下标存的值。
所有的偶数下标的节点均是父节点。父节点内存的是区间和，这个区间的左边界是该父节点最左边叶子节点对应的下标，右边界就是自己的下标。
索引 i | 树状数组 T | 来自数组 A 元素的个数 |
|---|---|---|
1 | T1=A1T1 = A1T1=A1 | 1 |
2 | T2=T1+A2=A1+A2T2 = T1 + A2 = A1 + A2T2=T1+A2=A1+A2 | 2 |
3 | T3=A3T3 = A3T3=A3 | 1 |
4 | T4=T2+T3+A4=A1+A2+A3+A4T4 = T2 + T3 + A4 = A1 + A2 + A3 + A4T4=T2+T3+A4=A1+A2+A3+A4 | 4 |
5 | T5=A5T5 = A5T5=A5 | 1 |
6 | T6=T5+A6=A5+A6T6 = T5 + A6 =A5 + A6T6=T5+A6=A5+A6 | 2 |
7 | T7=A7T7 = A7T7=A7 | 1 |
8 | T8=T4+T6+T7+A8=A1+A2+A3+A4+A5+A6+A7+A8T8 = T4 + T6 + T7 + A8 = A1 + A2 + A3 + A4 + A5 + A6 + A7 + A8T8=T4+T6+T7+A8=A1+A2+A3+A4+A5+A6+A7+A8 | 8 |
数组 T 的索引与数组 A 的索引的关系
伟大的计算机科学家注意到上表中标注了「数组 T 中的元素来自数组 A 的元素个数」，它们的规律如下：
将数组 TTT 的索引 iii 表示成二进制，从右向左数，遇到 1 则停止，数出 0 的个数记为 kkk，则计算 2k2^k2k 就是「数组 T 中的元素来自数组 A 的个数」
示例
例: 当 i=5i=5i=5 时，计算 kkk
分析：因为 5 的二进制表示是 0000 0101，从右边向左边数，第 1 个是 1 ，因此 0 的个数是 0，此时 k=0k=0k=0。
因此我们可以得到如下结果:
索引 i | i 的二进制表示 | k | 2^k | 树状数组 T |
|---|---|---|---|---|
1 | 0000 0001 | 0 | 1 | T1=A1T1 = A1T1=A1 |
2 | 0000 0010 | 1 | 2 | T2=A1+A2T2 = A1 + A2T2=A1+A2 |
3 | 0000 0011 | 0 | 1 | T3=A3T3 = A3T3=A3 |
4 | 0000 0100 | 2 | 4 | T4=A1+A2+A3+A4T4 = A1 + A2 + A3 + A4T4=A1+A2+A3+A4 |
5 | 0000 0101 | 0 | 1 | T5=A5T5 = A5T5=A5 |
6 | 0000 0110 | 1 | 2 | T6=A5+A6T6 = A5 + A6T6=A5+A6 |
7 | 0000 0111 | 0 | 1 | T7=A7T7 = A7T7=A7 |
8 | 0000 1000 | 3 | 8 | T8=A1+A2+A3+A4+A5+A6+A7+A8T8 = A1 + A2 + A3 + A4 + A5 + A6 + A7 + A8T8=A1+A2+A3+A4+A5+A6+A7+A8 |
通过 lowbit 高效计算 2^k
def lowbit(x: int) -> int:
return x & (-x)通过 lowbit 函数, 我们可以很快计算得到 i 转换成二进制以后，末尾最后一个 1 代表的数值, 即 2k2^k2k。
示例
例: 计算 lowbit(6)
x=6=(00000110)2x = 6 = (00000110)_2x=6=(00000110)2
−x=x补=(11111010)2-x = x_{补} = (11111010)_2−x=x补=(11111010)2
lowbit(x)=(00000110)2&(11111010)2=(00000010)2=2lowbit(x) = (00000110)_2 \& (11111010)_2 = (00000010)_2 = 2lowbit(x)=(00000110)2&(11111010)2=(00000010)2=2
单点更新
树状数组上的父子的下标满足 parent=son+2kparent = son + 2^kparent=son+2k 关系，所以可以通过这个公式从叶子结点不断往上递归，直到访问到最大节点值为止，祖先结点最多为 log(n)\log(n)log(n) 个。
示例
例: 修改 A[3]A[3]A[3]， 分析对数组 TTT 产生的变化。
从图中我们可以看出 A[3]A[3]A[3] 的父结点以及祖先结点依次是 T[3]T[3]T[3]、T[4]T[4]T[4]、T[8]T[8]T[8] ，所以修改了 A[3]A[3]A[3] 以后 T[3]T[3]T[3]、T[4]T[4]T[4]、T[8]T[8]T[8] 的值也要修改。
对于 T[3]:3+lowbit(3)=4T[3]: 3 + lowbit(3) = 4T[3]:3+lowbit(3)=4, 4 为 T[3]T[3]T[3] 父节点 T[4]T[4]T[4] 的下标。 对于 T[4]:4+lowbit(4)=8T[4]: 4 + lowbit(4) = 8T[4]:4+lowbit(4)=8, 8 为 T[4]T[4]T[4] 父节点 T[8]T[8]T[8] 的下标。
代码实现如下:
def update(index: int, delta: int) -> None:
'''单点更新：从下到上, 最多到 size, 可以取等
Args:
-------
index: int
数组下标
delta: int
变化值 = 更新以后的值 - 原始值
'''
while index <= size:
tree[index] += delta
index += lowbit(index)
def lowbit(x: int) -> int:
return x & (-x)前缀和查询
树状数组中查询 [1, i] 区间内的和。按照节点的含义，可以得出下面的关系：
将
的二进制中末尾的 1 去掉，最多有
个 1，所以查询操作最坏的时间复杂度是
。
示例
例: 求前缀和(6)。
从图中我们可以看出 前缀和(6) = T[6] + T[4]
对于 T
, 4 为
的上一个非叶子结点
的下标。
代码实现如下:
def query(index: int) -> int:
'''查询前缀和：从上到下，最少到 1，可以取等
Args:
-------
index: int
前缀的最大索引，即查询区间 [0, index] 的所有元素之和
'''
res = 0
while index > 0:
res += tree[index]
index -= lowbit(index)
return res树状数组的初始化
树状数组的初始化可以通过「单点更新」来实现:
class NumArray:
def __init__(self, nums: List[int]):
self.size = len(nums)
self.tree = [0] * (len(nums) + 1)
for i, num in enumerate(nums, 1):
self.update(i, num)完整代码
class FenwickTree:
def __init__(self, nums):
self.size = len(nums)
self.tree = [0] * (len(nums) + 1)
for i, num in enumerate(nums, 1):
self.update(i, num)
def lowbit(self, index):
return index & (-index)
# 单点更新：从下到上，最多到 size，可以取等
def update(self, index, delta):
while index <= self.size:
self.tree[index] += delta
index += self.lowbit(index)
# 区间查询：从上到下，最少到 1，可以取等
def query(self, index):
res = 0
while index > 0:
res += self.tree[index]
index -= self.lowbit(index)
return res应用
分析: 该题只涉及「单点修改」和「区间求和」，属于「树状数组」的经典应用。
class NumArray:
def __init__(self, nums: List[int]):
self.nums = nums
self.size = len(nums)
self.tree = [0] * (len(nums) + 1)
for i, num in enumerate(nums, 1):
self.insert(i, num)
def lowbit(self, x):
return x & (-x)
# 单点更新：从下到上，最多到 size，可以取等
def insert(self, index: int, val: int) -> None:
while index <= self.size:
self.tree[index] += val
index += self.lowbit(index)
# 区间查询：从上到下，最少到 1，可以取等
def query(self, index: int) -> int:
res = 0
while index > 0:
res += self.tree[index]
index -= self.lowbit(index)
return res
def update(self, index: int, val: int) -> None:
x = index + 1
while x <= self.size:
self.tree[x] += val - self.nums[index]
x += self.lowbit(x)
self.nums[index] = val
def sumRange(self, left: int, right: int) -> int:
return self.query(right + 1) - self.query(left)参考资料
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原始发表：2022-04-04，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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