树状数组
时间: 2025-05-31 14:52:46 浏览: 27
### 树状数组的概念
树状数组(Binary Indexed Tree, BIT),也称为Fenwick树,是一种用于高效处理前缀和以及动态更新的数据结构。它的核心思想是通过一种特殊的稀疏树形结构来存储部分前缀和的信息,从而能够在 \(O(\log n)\) 的时间内完成单点更新和区间查询操作[^1]。
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### 树状数组的实现
#### 初始化
在构建树状数组之前,通常会有一个初始数组 `a` 表示原始数据。树状数组的核心是一个辅助数组 `tree[]`,该数组用来保存特定范围内的前缀和信息。初始化过程可以通过遍历输入数组并调用 `update()` 函数逐一填充 `tree[]` 数组[^2]。
以下是 Python 中树状数组的一个基本实现:
```python
class BinaryIndexedTree:
def __init__(self, size):
self.size = size
self.tree = [0] * (size + 1)
# 获取低比特位函数
def lowbit(self, x):
return x & (-x)
# 更新某个位置的值
def update(self, index, delta):
while index <= self.size:
self.tree[index] += delta
index += self.lowbit(index)
# 查询前缀和
def query(self, index):
res = 0
while index > 0:
res += self.tree[index]
index -= self.lowbit(index)
return res
# 区间查询 [left, right]
def range_query(self, left, right):
return self.query(right) - self.query(left - 1)
```
在这个实现中:
- `lowbit(x)` 是获取整数 `x` 的最低有效位所对应的数值。
- `update(index, delta)` 方法用于更新指定索引处的值,并同步调整受影响的节点。
- `query(index)` 方法返回从起始位置到给定索引的前缀和。
- `range_query(left, right)` 方法可以计算任意区间的和。
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### 应用场景
#### 单点修改 + 区间查询
这是树状数组最常见的应用场景之一。当需要频繁地对数组中的某些元素进行增减操作,并且还需要快速查询某一段区间的总和时,树状数组能够提供高效的解决方案[^2]。
例如,在解决逆序对问题时,可以用树状数组记录已经访问过的数字的数量分布情况,进而统计当前数字之前的较大数字数量。
#### 高效位运算支持
由于树状数组依赖于二进制位的操作,因此它非常适合涉及大量按位逻辑的应用场合。这种设计使得树状数组不仅简单易懂而且性能优越[^3]。
其他可能的应用还包括但不限于:
- 动态频率表维护;
- 历史版本管理系统的差分文件生成;
- 大规模离散化后的累积概率密度估计等问题。
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