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樹狀數組的理解和應用

樹狀數組

樹狀數組(Binary Indexed Tree)是又一種靜態的樹結構。它的首要用途是用于維護前綴和,也即:一數組a[1..n],隨時會改變其中某a[i],還會詢問s[i]=a[1]+a[2]+…+a[i],樹狀數組可完美解決這一問題。

定義數組c[0..n],其中c[i]=a[i-2^k+1]+a[i-a^k+2]+…+a[i],其中k為i在二進制下末尾0的個數。當我們改變一個a[i]時,會有很多c[i]隨之改變;若需查詢某個s[i],需要累加多個c[i]。好在確定需要改變或累加的元素都可以用比較簡便的方法得出,這方法的核心就是lowbit值。

定義lowbit(x)=x&(x^(x-1)),它相當于將最右邊的1左邊的東西全部去掉。若需改變a[i],則c[i]、c[i+lowbit(i)]、c[i+lowbit(i)+lowbit(i+lowbit(i)]……就是需要改變的c數組中的元素。若需查詢s[i],則c[i]、c[i-lowbit(i)]、c[i-lowbit(i)-lowbit(i-lowbit(i))]……就是需要累加的c數組中的元素。這看上去有些玄妙,我覺得其實也可以不用透徹理解。

一維的樹狀數組的每個操作的復雜度都是O(logn)的,非常高效。它可以擴充為n維,這樣每個操作的復雜度就變成了O((logn)^n),在n不大的時候仍然完全可以接受。擴充的方法就是將原來改變和查詢的函數中的一個循環改成嵌套的n個循環在n維的c數組中操作。

要注意樹狀樹組能處理的是下標為1..n的數組,絕對不能出現下標為0的情況。因為lowbit(0)=0,這樣會陷入死循環。對于我這個從來都用C語言思考的家伙來說,這一點格外需要注意。

似乎樹狀數組也可以用來解決一些與前綴和關聯不大的問題,例如NOI2004的cashier,但我還不太會(那題我只會用平衡樹或線段樹或虛二叉樹解)。

示例程序:ural1470.cpp(三維的樹狀數組)

附:

 

【引言】

          在解題過程中,我們有時需要維護一個數組的前綴和S[i]=A[1]+A[2]+...+A[i]。

          但是不難發現,如果我們修改了任意一個A[i],S[i]、S[i+1]...S[n]都會發生變化。

          可以說,每次修改A[i]后,調整前綴和S[]在最壞情況下會需要O(n)的時間。

          當n非常大時,程序會運行得非常緩慢。

          因此,這里我們引入“樹狀數組”,它的修改與求和都是O(logn)的,效率非常高。

【理論】

          為了對樹狀數組有個形 象的認識,我們先看下面這張圖。

       

          如圖所示,紅色矩形表示的數組C[]就是樹狀數組。

          這里,C[i]表示A[i-2^k+1]到A[i]的和,而k則是i在二進制時末尾0的個數,

          或者說是i用2的冪方和表示時的最小指數。

         ( 當然,利用位運算,我們可以直接計算出2^k=i&(i^(i-1)) )

          同時,我們也不難發現,這個k就是該節點在樹中的高度,因而這個樹的高度不會超過logn。

          所以,當我們修改A[i]的值時,可以從C[i]往根節點一路上溯,調整這條路上的所有C[]即可,

          這個操作的復雜度在最壞情況下就是樹的高度即O(logn)。  

          另外,對于求數列的前n項和,只需找到n以前的所有最大子樹,把其根節點的C加起來即可。

          不難發現,這些子樹的數目是n在二進制時1的個數,或者說是把n展開成2的冪方和時的項數,

          因此,求和操作的復雜度也是O(logn)。

          接著,我們考察這兩種操作下標變化的規律:

          首先看修改操作:

          已知下標i,求其父節點的下標。
          我們可以考慮對樹從邏輯上轉化:

            
         
         如圖,我們將子樹向右對稱翻折,虛擬出一些空白結點(圖中白色),將原樹轉化成完全二叉樹。

         有圖可知,對于節點i,其父節點的下標與翻折出的空白節點下標相同。

         因而父節點下標 p=i+2^k  (2^k是i用2的冪方和展開式中的最小冪,即i為根節點子樹的規模)

         即  p = i + i&(i^(i-1)) 。

         接著對于求和操作:

         因為每棵子樹覆蓋的范圍都是2的冪,所以我們要求子樹i的前一棵樹,只需讓i減去2的最小冪即可。

         即  p = i - i&(i^(i-1)) 。

        

         至此,我們已經比較詳細的分析了樹狀數組的復雜度和原理。

         在最后,我們將給出一些樹狀數組的實現代碼,希望讀者能夠仔細體會其中的細節。

【代碼】

  求最小冪2^k:


int Lowbit(int t) 
{ 
    return t & ( t ^ ( t - 1 ) ); 
} 

             
  求前n項和:


int Sum(int end) 
{ 
    int sum = 0; 
    while(end > 0) 
    { 
        sum += in[end]; 
        end -= Lowbit(end); 
    } 
    return sum; 
} 

 對某個元素進行加法操作: 

void plus(int pos , int num) 
{ 
    while(pos <= n) 
    { 
          in[pos] += num; 
          pos += Lowbit(pos); 
    } 
} 



posted on 2011-07-21 20:34 pp_zhang 閱讀(1563) 評論(0)  編輯 收藏 引用 所屬分類: Ialgo

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