树状数组(详解)详解,树状数组,数组详解,js 数组
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树状数组(详解)
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这里说的很好，把求逆序的步骤说的很明白，我也是看完才懂的，之前自己想了很久就是不明白为什么可以用树状数组求逆序
树状数组，具体的说是 离散化+树状数组。这也是学习树状数组的第一题.
算法的大体流程就是：
1.先对输入的数组离散化，使得各个元素比较接近，而不是离散的，
2.接着，运用树状数组的标准操作来累计数组的逆序数。
算法详细解释：
1.解释为什么要有离散的这么一个过程？
&&& 刚开始以为999.999.999这么一个数字，对于int存储类型来说是足够了。
&&& 还有只有500000个数字，何必要离散化呢？
&&& 刚开始一直想不通，后来明白了，后面在运用树状数组操作的时候，
&&& 用到的树状数组C[i]是建立在一个有点像位存储的数组的基础之上的，
&&& 不是单纯的建立在输入数组之上。
&&& 比如输入一个9 1 0 5 4，那么C[i]树状数组的建立是在，
&&& 下标 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
&&& 数组 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1
&&& 现在由于这个数字相对于500000这个数字来说是很大的，
&&& 所以如果用数组位存储的话，那么需要的空间来存储输入的数据。
&&& 这样是很浪费空间的，题目也是不允许的，所以这里想通过离散化操作，
&&& 使得离散化的结果可以更加的密集。
2. 怎么对这个输入的数组进行离散操作？
&& 离散化是一种常用的技巧，有时数据范围太大，可以用来放缩到我们能处理的范围；
&& 因为其中需排序的数的范围0---999 999 999；显然数组不肯能这么大；
&& 而N的最大范围是500 000；故给出的数一定可以与1.。。。N建立一个一一映射；
&& ①当然用map可以建立，效率可能低点；
&& ②这里用一个结构体
&& struct Node
&&&&& int v,
&& }p[510000];和一个数组a[510000];
&& 其中v就是原输入的值，ord是下标；然后对结构体按v从小到大排序；
&& 此时，v和结构体的下标就是一个一一对应关系，而且满足原来的大小关系；
&& for(i=1;i&=N;i++) a[p[i].ord]=i;
&& 然后a数组就存储了原来所有的大小信息；
&& 比如 9 1 0 5 4 ------- 离散后aa数组就是 5 2 1 4 3；
&& 具体的过程可以自己用笔写写就好了。
3. 离散之后，怎么使用离散后的结果数组来进行树状数组操作，计算出逆序数？
&&& 如果数据不是很大， 可以一个个插入到树状数组中，
&&& 每插入一个数， 统计比他小的数的个数，
&&& 对应的逆序为 i- getsum( aa[i] ),
&&& 其中 i 为当前已经插入的数的个数，
&&& getsum( aa[i] ）为比 aa[i] 小的数的个数,
&&& i- sum( aa[i] ) 即比 aa[i] 大的个数， 即逆序的个数
&&& 但如果数据比较大，就必须采用离散化方法
&&& 假设输入的数组是9 1 0 5 4， 离散后的结果aa[] = {5,2,1,4,3};
在离散结果中间结果的基础上，那么其计算逆序数的过程是这么一个过程。
1，输入5，&& 调用upDate(5, 1),把第5位设置为1
计算1-5上比5小的数字存在么？ 这里用到了树状数组的getSum（5） = 1操作，
现在用输入的下标1 - getSum(5) = 0 就可以得到对于5的逆序数为0。
2. 输入2， 调用upDate(2, 1),把第2位设置为1
计算1-2上比2小的数字存在么？ 这里用到了树状数组的getSum（2） = 1操作，
现在用输入的下标2 - getSum(2) = 1 就可以得到对于2的逆序数为1。
3. 输入1， 调用upDate(1, 1),把第1位设置为1
计算1-1上比1小的数字存在么？ 这里用到了树状数组的getSum（1） = 1操作，
现在用输入的下标 3 - getSum(1) = 2 就可以得到对于1的逆序数为2。
4. 输入4， 调用upDate(4, 1),把第5位设置为1
计算1-4上比4小的数字存在么？ 这里用到了树状数组的getSum（4） = 3操作，
现在用输入的下标4 - getSum(4) = 1 就可以得到对于4的逆序数为1。
5. 输入3， 调用upDate(3, 1),把第3位设置为1
计算1-3上比3小的数字存在么？ 这里用到了树状数组的getSum（3） = 3操作，
现在用输入的下标5 - getSum(3) = 2 就可以得到对于3的逆序数为2。
6. 0+1+2+1+2 = 6 这就是最后的逆序数
分析一下时间复杂度，首先用到快速排序，时间复杂度为O(NlogN),
后面是循环插入每一个数字，每次插入一个数字，分别调用一次upData()和getSum()
外循环N, upData()和getSum()时间O(logN) =& 时间复杂度还是O(NlogN).
最后总的还是O(NlogN).
poj 2299 ：
Ultra-QuickSort
Time Limit:&7000MS
Memory Limit:&65536K
Total Submissions:&26864
Accepted:&9642
Description
In this problem, you have to analyze a particular sorting algorithm. The algorithm processes a sequence of n distinct integers by swapping two adjacent sequence elements until the sequence is sorted in ascending order. For the input sequence&9 1 0 5 4 ,Ultra-QuickSort produces the output&0 1 4 5 9 .Your task is to determine how many swap operations Ultra-QuickSort needs to perform in order to sort a given input sequence.
The input contains several test cases. Every test case begins with a line that contains a single integer n & 500,000 -- the length of the input sequence. Each of the the following n lines contains a single integer 0 & a[i] & 999,999,999, the i-th input sequence element. Input is terminated by a sequence of length n = 0. This sequence must not be processed.
For every input sequence, your program prints a single line containing an integer number op, the minimum number of swap operations necessary to sort the given input sequence.
Sample Input
Sample Output
#include &iostream&
#include &stdio.h&
#include &stdlib.h&
#include &algorithm&
#include &string.h&
const int maxn=500005;
int aa[maxn]; //离散化后的数组
int c[maxn];
//树状数组
struct Node{
}in[maxn];
int lowbit(int x)
return x&(-x);
void update(int t,int value)
for(i=t;i&=n;i+=lowbit(i))
int getsum(int x)
int temp=0;
for(i=x;i&=1;i-=lowbit(i))
temp+=c[i];
bool cmp(Node a ,Node b)
return a.v&b.v;
int main()
while(scanf("%d",&n)==1 && n)
for(i=1;i&=n;i++)
scanf("%d",&in[i].v);
in[i].order=i;
sort(in+1,in+n+1,cmp);
for(i=1;i&=n;i++) aa[in[i].order]=i;
//树状数组求逆序
memset(c,0,sizeof(c));
long long ans=0;
for(i=1;i&=n;i++)
update(aa[i],1);
ans+=i-getsum(aa[i]);
cout&&ans&&
阅读(...) 评论()读取树状数据的方法
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读取树状数据的方法
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又做了几道树状数组的题，决定放一块儿总结一下；恩，总结一下。。
（ps：大牛可以直接跳过。。。）
这得从一张图说起；
树状数组中用的d【】，每个点都有一定的管辖范围；
如d[1]=a[1];
d[2]=a[1]+a[2];
d[3]=a[3];
d[4]=a[1]+a[2]+a[3]+a[4];
这样的结构关键是为了，对一个数组内部动态的删除，增加，来高效的求某个点或者某个区间的值；
比如说对数组a，改变某一位的值需O（1），求某个k区间值O（k）；
这样的m次操作是用O（m*k）；
显然数据很大时，效率要差很多；
而树状数组，它改变某一位，或者求某个区间的和，都是O（logN）；效率大为改善；
对于上图怎么计算区间的和；关键是需要几个函数；
先说树状数组最简单的用法，修改上面图中的某个点，并求某段区间的和；
第一个函数；
int&lowbit(int&x)
&&&&return&x&(-x);
这个函数主要是用来求的是某个点管辖范围；
x&(-x);这个东西的由来就不说了。。。灰常奇妙啊。。
如果是x+=x&(-x);就是得到的改点的父节点的值；比如x=4时；就能得到8；
而x-=x&(-x)的话，就是得到x这个点的管辖区间的下个区间的管辖点；
比如说，x=7,代入后6；不断循环到0能依次得到 6.。。4.；
把他们所有的管辖区间正好是1....7；
第二个函数
void&update(int&x,int&num)
&&&&while(x&=N)
&&&&&&&& d[x]+=
&&&&&&&& x+=lowbit(x);
这个函数，是用来修改树状数组的；
如果是一般的算法只用修改改点就可；但是树状数组必须修改所有改点被管辖的区间；
比如把a数组的 a[2]减去1，（令N=16）；则所有2被管辖的点有4，8，16都应该减去1；
就是调用函数 update（2，-1）；
第三个函数
int&getSum(int&x)
&&&&int&s=0;
&&&&while(x&0)
&&&&&&&& s+=d[x];
&&&&&&&& x-=lowbit(x);
&&&&return&s;
这个函数就是求区间和了。。比如getSum（7）的话，就是求a[1]+a[2]+...a[7];
上面是最基本的用法；要学习树状数组必须把上面的过程原理搞明白；
搞明白d数组和原来a数组的区别，初学者应该自己画一画；
另外有好几种最原始树状数组的变形（一会儿讨论二维的）；
大体上可以分为两种；
一，每次修改的是一个点，所求的是关于某段区间；
这种情况最好办；比如说poj2352 stars；求每个点前面比他小的点的个数；
只用设置数组a[],先全是0，然后有某个点就依次修改，并以此统计；
这一种是最基本的向上修改，向下统计；（基本上都是。。。）
二，每次修改的是一个区间，所求的值是关于某个点的；
代表的典型题目是HOJ1556 color the ball；
这个题是每次修改了一整个区间，最后求的是每个点修改的次数；
这个需要将上面的函数，稍加修改；
void&update(int&x,int&num)
&&&&while(x&0)
&&&&&&&& d[x]+=
&&&&&&&& x-=lowbit(x);
要向下修改，将它后面的区间都加一遍；
再向后修改，把不必要的修改区间再减去；
用他的父节点记录每个点的染色次数；
int&getSum(int&x)
&&&&int&s=0;
&&&&while(x&=N)
&&&&&&&& s+=d[x];
&&&&&&&& x+=lowbit(x);
&&&&return&s;
这种修改一个区间，而求某个点的修改次数的，一般的都是向下修改，向上统计；
对于二维的情况，d[][]中的d[i][j]这个点也有他自己的管辖区间，从一维推广到二维；可以很容易理解；
一维情况是一段区间的管辖范围，二维就是一个矩形的管辖范围，而每一维可以独立考虑；
*****************************************************************************
下面是几道题目的简单分析；
一，两种情况；
1，要向上统计，向下修改；一般是修改一段区间的值，查找的是某个位上的值；
HDU1556 color the ball；
这个题是这类题最基本的；关键是理解这个向上统计，向下修改时怎么操作的和原理；
poj2155 Matrix
这个是楼天成出的题目；是一道很典型的二维数状数组的应用；是hdu1556的二维版本；
记住要向上统计，向下修改；二维情况，最主要的是理解那个数组中的每个点保存的值的意义（一个矩形区域的总和）；最后记住取余；
poj2299 Ultra-QuickSort；（求逆序数）；
这个题可以用归并排序做出，这里就略过不说了。。
求逆序数，也是树状数组的典型应用，求一堆数中前面比他大的数的个数；也需要向上统计，向下修改；
可以与求一串数中前面比他小的数的个数这个题来比较思考。。。
poj3067 Japan
此题要先对x排序，再对y求那个前面比他大的数的个数；（理解下）；
也是基本应用；
**************************************************************************************************************************
二，2，要向上修改，向下统计；一般是修改某个位置上的值，查找的是一段区间的和；
poj2352 stars
这个题是最基本的一维情况，刚才已说过。。
poj1195 Mobile phone
是个二维的情况。改变的是某个位置上的数的大小；就将所有管辖这个点的 点修改；
统计的时候，就是向下统计；
poj2481 Cows
这个题要把y按不降排序，x不升排序，基本是就是poj2352了。。不过注意其中可以有完全重合区间；
poj3321 apple T
这题要用到树状数组；但难度在那个dfs怎么求那个时间戳；求出后，在套入树状数组的那部分东东。就搞定了。。
poj1990 MooFest&;
这题O（n^2）算法必然超时；排序后要存储前面比他小的数的总和，和个数；故树状数组；
树状数组的小试牛刀，一下搞定，想明白的话。。
可以用树状数组的地方，一定可以用线段树；反过来则不行；
但是，树状数组编码简单，对于一定区间修改，求值，很高效；
另外，一个讲树状数组灰常好的网址要吐血推荐。。。
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树状数组，刚开始学习的时候觉得很神奇，特别是求lowbit的时候...写过几题之后，觉得这东西还是挺好用的。需要注意一个超时陷阱：x==0的情况
树状数组在动态求区间之和的问题时候是一个很好的选择。给出几个例题：
（1）：&starts
题目大意为在二维坐标上给出一些星星的坐标，求某一个星星左方，下方，左下方的星星个数。求解这题时学习到了 “降维” 的思想，首先把星星按照Y坐标从小到大，X从小到大排序。树状数组以X坐标建立。这样，在每次对一个星星进行统计时，之前出现过的星星，只要X坐标比其小，则必在其左，下，左下方。 这时，只需利用树状数组进行求从1~x的和既可，统计完之后要记得更新树状数组（后面附上代码） （注意坐标为0的情况，这里是一个超时陷阱）
（2）：&Matrix
二维树状数组，题目大意为一个二维矩形平面，里面有数字0或1，初始时全为0，给出两种操作，一种是改变一段子区间内的数值，把0改为1或者1改成0。另外一种是查询某一坐标上的数值是0还是1,。
数据范围：坐标N&=1000，操作数T &=50000。
解此题的方法很巧妙，首先我们考虑如果改变区间内数值时，把该区间内的每一个点都改变一次，那么时间一次操作就需要n^2，这样太耗时。想象一下，如果我们在求某一点的操作次数时，把求操作次数转化为求该点到（1,1）这点的和，那么我们在对某区间操作时，我们可设立四个哨兵来标记：
如图，当我们要改变区间（3,3）~（6,5）的数值时，分别在按照上图所示改变矩阵的数值，这时，区间内部到（1,1）点的和为1，而区间外部到（1,1）点的和为0，这样就吧问题转换为了动态求二维区间和的问题
，这时就用二维树状数组来解决既可
题目大意为给出一棵树，节点数&=100000，树中的节点可能有苹果，两种操作：一种是改变某一节点的苹果，有改为无，无改为有。第二种操作是求某一节点和以该节点为根的子树的苹果总数。操作数达到了100000；
这题需要把一个树形结构变换为线性结构，然后使用树状数组动态求和。变换方法为DFS一次这棵树，记录下每个节点第一次访问和最后一次访问时的顺序编号，这时，在某节点第一次访问和最后一次访问编号之间的访问编号，必定为该节点的子节点，按照访问编号建立树状数组，当改变某一节点苹果时，只需按照该节点第一次访问的编号在树状数组中修改值，查询时统计某节点在第一次访问和最后一次访问编号之间的和。
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