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數據結構之樹狀數組 | 董的博客

 andersr 2012-06-28

1、概述

樹狀數組(binary indexed tree),是一種設計新穎的數組結構,它能夠高效地獲取數組中連續(xù)n個數的和。概括說,樹狀數組通常用于解決以下問題:數組{a}中的元素可能不斷地被修改,怎樣才能快速地獲取連續(xù)幾個數的和?

2、樹狀數組基本操作

傳統(tǒng)數組(共n個元素)的元素修改和連續(xù)元素求和的復雜度分別為O(1)和O(n)。樹狀數組通過將線性結構轉換成偽樹狀結構(線性結構只能逐個掃描元素,而樹狀結構可以實現跳躍式掃描),使得修改和求和復雜度均為O(lgn),大大提高了整體效率。

給定序列(數列)A,我們設一個數組C滿足

C[i] = A[i–2^k+ 1] + … + A[i]

其中,k為i在二進制下末尾0的個數,i從1開始算!

則我們稱C為樹狀數組。

下面的問題是,給定i,如何求2^k?

答案很簡單:2^k=i&(i^(i-1)) ,也就是i&(-i)

下面進行解釋:

以i=6為例(注意:a_x表示數字a是x進制表示形式):

(i)_10 = (0110)_2

(i-1)_10=(0101)_2

i xor (i-1) =(0011)_2

i and (i xor (i-1))  =(0010)_2

2^k = 2

C[6] = C[6-2+1]+…+A[6]=A[5]+A[6]

數組C的具體含義如下圖所示:

當我們修改A[i]的值時,可以從C[i]往根節(jié)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(jié)點的C加起來即可。不難發(fā)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)。

樹狀數組能快速求任意區(qū)間的和:A[i] + A[i+1] + … + A[j],設sum(k) = A[1]+A[2]+…+A[k],則A[i] + A[i+1] + … + A[j] = sum(j)-sum(i-1)。

下面給出樹狀數組的C語言實現:

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//求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;
 
}
 
//增加某個元素的大小
 
void plus(int pos, int num)
 
{
 
   while(pos <= n)
 
  {
 
     in[pos] += num;
 
     pos += lowbit(pos);
 
  }
 
}

3、擴展——二維樹狀數組

一維樹狀數組很容易擴展到二維,二維樹狀數組如下所示:

C[x][y] = sum(A[i][j])

其中,x-lowbit[x]+1 <= i<=x且y-lowbit[y]+1 <= j <=y

4、應用

(1)    一維樹狀數組:

參見:http://hi.baidu.com/lilu03555/blog/item/4118f04429739580b3b7dc74.html

(2)    二維樹狀數組:

一個由數字構成的大矩陣,能進行兩種操作

1) 對矩陣里的某個數加上一個整數(可正可負)

2) 查詢某個子矩陣里所有數字的和

要求對每次查詢,輸出結果

5、總結

樹狀數組最初是在設計壓縮算法時發(fā)現的(見參考資料1),現在也會經常用語維護子序列和。它與線段樹(具體見:數據結構之線段樹)比較在思想上類似,比線段樹節(jié)省空間且編程復雜度低,但使用范圍比線段樹?。ㄈ绮樵兠總€區(qū)間最小值問題)。

6、參考資料

(1)    Binary Indexed Trees:

http://www./tc?module=Static&d1=tutorials&d2=binaryIndexedTrees

(2)    吳豪文章《樹狀數組》:

http://www./cwbwebhome/article/article19/zip/treearray.zip

(3)    郭煒文章《線段樹和樹狀數組》:

http:///summerschool/1_interval_tree.pdf

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更多關于數據結構和算法的介紹,請查看:數據結構與算法匯總
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