- 浏览: 512405 次
- 性别:
- 来自: 北京
文章分类
最新评论
-
jkxydp:
算法运行的结果根本就不对。
BM算法. -
soarwindzhang:
感谢博主的分享,我今天看了您的UFSET非递归的路径压缩时感觉 ...
并查集 -
zhangning290:
楼主好像只考虑了坏字符规则,。没有考虑好后缀
BM算法. -
lsm0622:
文字描述有错误 误导新学者
求有向图的强连通分量(scc):Tarjan算法 -
knightchen:
博主,你太强了!这篇文章对我学习C++多线程很有帮助!谢谢
并发学习之一_windows下ZThread在CodeBlocks上的安装与配置
1,用途
树状数组是一种非常优雅的数据结构.当要频繁的对数组元素进行修改,同时又要频繁的查询数组内任一区间元素之和的时候,可以考虑使用树状数组.
换句话说,树状数组最基本的应用:
对于一个数组,如果有多次操作,每次的操作有两种:1、修改数组中某一元素的值,2、求和,求数组元素a[1]+a[2]+…a[num]的和。
2,复杂度
最直接的算法可以在O(1)时间内完成一次修改,但是需要O(n)时间来进行一次查询.而树状数组的修改和查询均可在O(log(n))的时间内完成.
3,生成
设a[1...N]为原数组,定义c[1...N]为对应的树状数组:
c[i] = a[i - 2^k + 1] + a[i - 2^k + 2] + ... + a[i]
其中k为i的二进制表示末尾0的个数,所以2^k即为i的二进制表示的最后一个1的权值.
所以2^k可以表示为n&(n^(n-1))或更简单的n&(-n).
也就是说,把k表示成二进制1***10000,那么c[k]就是1***00001 + 1***00010 + ... + 1***10000这一段数的和。
举例:
可以看出:设节点编号为x,那么这个节点管辖的区间为2^k个元素。(其中k为x二进制末尾0的个数)
C1 = A1
C2 = A1 + A2
C3 = A3
C4 = A1 + A2 + A3 + A4
C5 = A5
C6 = A5 + A6
C7 = A7
C8 = A1 + A2 + A3 + A4 + A5 + A6 + A7 + A8
...
C16 = A1 + A2 + A3 + A4 + A5 + A6 + A7 + A8 + A9 + A10 + A11 + A12 + A13 + A14 + A15 + A16
4,修改
修改一个节点,必须修改其所有祖先,最坏情况下为修改第一个元素,最多有log(n)的祖先。
对a[n]进行修改后,需要相应的修改c数组中的p1, p2, p3...等一系列元素
其中p1 = n, pi+1 = pi + lowbit(pi)
所以修改原数组中的第n个元素可以实现为:
5,求和
当要查询a[1],a[2]...a[n]的元素之和时,需要累加c数组中的q1, q2, q3...等一系列元素
其中q1 = n,qi+1 = qi - lowbit(qi)
所以计算a[1] + a[2] + .. a[n]可以实现为:
为什么是效率是log(n)的呢?以下给出证明:
n = n – lowbit(n)这一步实际上等价于将n的二进制的最后一个1减去。而n的二进制里最多有log(n)个1,所以查询效率是log(n)的。
换句话说:
若需改变a[i],则c[i]、c[i+lowbit(i)]、c[i+lowbit(i)+lowbit(i+lowbit(i)]……就是需要改变的 c数组中的元素。
若需查询s[i],则c[i]、c[i-lowbit(i)]、c[i-lowbit(i)-lowbit(i- lowbit(i))]……就是需要累加的c数组中的元素。
6,与线段树的比较
树状数组是一个可以很高效的进行区间统计的数据结构。在思想上类似于线段树,比线段树节省空间,编程复杂度比线段树低,但适用范围比线段树小。
7,应用
(1)http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=2155
首先对于每个数A
定义集合up(A)表示{A, A+lowestbit(A), A+lowestbit(A)+lowestbit(A+lowestbit(A))...}
定义集合down(A)表示{A, A-lowestbit(A), A-lowestbit(A)-lowestbit(A-lowestbit(A)) ... , 0}。
可以发现对于任何A<B,up(A)和down(B)的交集有且仅有一个数。
于是对于这道题目来说,翻转一个区间[A,B](为了便于讨论先把原问题降为一维的情况),我们可以把down(B)的所有元素的翻转次数+1,再把down(A-1)的所有元素的翻转次数-1。而每次查询一个元素C时,只需要统计up(C)的所有元素的翻转次数之和,即为C实际被翻转的次数。
(2)http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=3321
一棵树上长了苹果,每一个树枝节点上有长苹果和不长苹果两种状态,两种操作,一种操作能够改变树枝上苹果的状态,另一种操作询问某一树枝节点一下的所有的苹果有多少。具体做法是做一次dfs,记下每个节点的开始时间low[i]和结束时间high[i],那么对于i节点的所有子孙的开始时间和结束时间都应位于low[i]和high[i]之间,另外用一个数组c[i]记录附加在节点i上的苹果的个数,然后用树状数组统计low[i]到high[i]之间的附加苹果总数。这里用树状数组统计区间可以用Sum(high[i])-Sum(low[i]-1)来计算。
(3)http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=2481
给n个区间[Si,Ei],区间[Sj,Ej]< [Si,Ei] 有 Si <= Sj and Ej <= Ei and Ei - Si > Ej – Sj。按y坐标从小到达,x坐标从大到小的顺序排序,然后从后往前扫描,记录i之前所有的j区间Sj<Si的个数,这个用树状数组实现。扫描一遍可得出结果。
(4)用树状数组求区间第K小元素
算法的时间复杂度是O(log(n))的,如果要求在线计算的话显然很有优势。
基本思路是:
先开一个数组,其中记录某个数出现次数,每输入一个树,相当于将该数出现次数加1,对应到树状数组中就相当于insert(t, 1),统计的时候,可以利用树状数组的求和,既可以二分枚举,也可以利用数的二进制表示,下面的代码有效地利用了数的二进制表示。
树状数组是一种非常优雅的数据结构.当要频繁的对数组元素进行修改,同时又要频繁的查询数组内任一区间元素之和的时候,可以考虑使用树状数组.
换句话说,树状数组最基本的应用:
对于一个数组,如果有多次操作,每次的操作有两种:1、修改数组中某一元素的值,2、求和,求数组元素a[1]+a[2]+…a[num]的和。
2,复杂度
最直接的算法可以在O(1)时间内完成一次修改,但是需要O(n)时间来进行一次查询.而树状数组的修改和查询均可在O(log(n))的时间内完成.
3,生成
设a[1...N]为原数组,定义c[1...N]为对应的树状数组:
c[i] = a[i - 2^k + 1] + a[i - 2^k + 2] + ... + a[i]
其中k为i的二进制表示末尾0的个数,所以2^k即为i的二进制表示的最后一个1的权值.
所以2^k可以表示为n&(n^(n-1))或更简单的n&(-n).
int lowbit(int n) { return n& (-n); //or return n&(n^(n-1)); }
也就是说,把k表示成二进制1***10000,那么c[k]就是1***00001 + 1***00010 + ... + 1***10000这一段数的和。
举例:
可以看出:设节点编号为x,那么这个节点管辖的区间为2^k个元素。(其中k为x二进制末尾0的个数)
C1 = A1
C2 = A1 + A2
C3 = A3
C4 = A1 + A2 + A3 + A4
C5 = A5
C6 = A5 + A6
C7 = A7
C8 = A1 + A2 + A3 + A4 + A5 + A6 + A7 + A8
...
C16 = A1 + A2 + A3 + A4 + A5 + A6 + A7 + A8 + A9 + A10 + A11 + A12 + A13 + A14 + A15 + A16
4,修改
修改一个节点,必须修改其所有祖先,最坏情况下为修改第一个元素,最多有log(n)的祖先。
对a[n]进行修改后,需要相应的修改c数组中的p1, p2, p3...等一系列元素
其中p1 = n, pi+1 = pi + lowbit(pi)
所以修改原数组中的第n个元素可以实现为:
void Modify(int n, int delta) { while(n <= N) { c[n] += delta; n += lowbit(n); } }
5,求和
当要查询a[1],a[2]...a[n]的元素之和时,需要累加c数组中的q1, q2, q3...等一系列元素
其中q1 = n,qi+1 = qi - lowbit(qi)
所以计算a[1] + a[2] + .. a[n]可以实现为:
int Sum(int n) { int result = 0; while(n != 0) { result += c[n]; n -= lowbit(n); } return result; }
为什么是效率是log(n)的呢?以下给出证明:
n = n – lowbit(n)这一步实际上等价于将n的二进制的最后一个1减去。而n的二进制里最多有log(n)个1,所以查询效率是log(n)的。
换句话说:
若需改变a[i],则c[i]、c[i+lowbit(i)]、c[i+lowbit(i)+lowbit(i+lowbit(i)]……就是需要改变的 c数组中的元素。
若需查询s[i],则c[i]、c[i-lowbit(i)]、c[i-lowbit(i)-lowbit(i- lowbit(i))]……就是需要累加的c数组中的元素。
6,与线段树的比较
树状数组是一个可以很高效的进行区间统计的数据结构。在思想上类似于线段树,比线段树节省空间,编程复杂度比线段树低,但适用范围比线段树小。
7,应用
(1)http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=2155
首先对于每个数A
定义集合up(A)表示{A, A+lowestbit(A), A+lowestbit(A)+lowestbit(A+lowestbit(A))...}
定义集合down(A)表示{A, A-lowestbit(A), A-lowestbit(A)-lowestbit(A-lowestbit(A)) ... , 0}。
可以发现对于任何A<B,up(A)和down(B)的交集有且仅有一个数。
于是对于这道题目来说,翻转一个区间[A,B](为了便于讨论先把原问题降为一维的情况),我们可以把down(B)的所有元素的翻转次数+1,再把down(A-1)的所有元素的翻转次数-1。而每次查询一个元素C时,只需要统计up(C)的所有元素的翻转次数之和,即为C实际被翻转的次数。
(2)http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=3321
一棵树上长了苹果,每一个树枝节点上有长苹果和不长苹果两种状态,两种操作,一种操作能够改变树枝上苹果的状态,另一种操作询问某一树枝节点一下的所有的苹果有多少。具体做法是做一次dfs,记下每个节点的开始时间low[i]和结束时间high[i],那么对于i节点的所有子孙的开始时间和结束时间都应位于low[i]和high[i]之间,另外用一个数组c[i]记录附加在节点i上的苹果的个数,然后用树状数组统计low[i]到high[i]之间的附加苹果总数。这里用树状数组统计区间可以用Sum(high[i])-Sum(low[i]-1)来计算。
#include <stdio.h> #include <string.h> #include <vector> using namespace std; //vector<int> g[100005]; struct Node { int v; struct Node *next; }g[100005]; int n,m,cnt,low[100005],high[100005],c[100005],flag[100005]; bool mark[100005]; void dfs(int v) { struct Node *p=g[v].next; mark[v]=true; cnt++; low[v]=cnt; while(p) { if(!mark[p->v]) dfs(p->v); p=p->next; } high[v]=cnt; } int lowbit(int k) { return k&(-k); } void Modify(int num, int v) { while(num <= n) { c[num]+=v; num+=lowbit(num); } } int Sum(int num) { int ans=0; while(num > 0) { ans+=c[num]; num-=lowbit(num); } return ans; } int main() { int i,a,b,ans; char temp[10]; struct Node *p; //freopen("in.txt","r",stdin); scanf("%d",&n); memset(g,0,sizeof(g)); for(i=1; i<n; i++) { scanf("%d%d",&a,&b); p=new Node; p->next=g[a].next; p->v=b; g[a].next=p; p=new Node; p->next=g[b].next; p->v=a; g[b].next=p; } memset(mark,false,sizeof(mark)); memset(c,0,sizeof(c)); for(i=1; i<=n; i++) flag[i]=1; cnt=0; dfs(1); scanf("%d",&m); while(m--) { scanf("%s",temp); if(temp[0] == 'Q') { scanf("%d",&a); ans=high[a]-low[a]+1+Sum(high[a])-Sum(low[a]-1); printf("%d\n",ans); } else { scanf("%d",&a); if(flag[a]) Modify(low[a],-1); else Modify(low[a],1); flag[a]^=1; } } return 0; }
(3)http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=2481
给n个区间[Si,Ei],区间[Sj,Ej]< [Si,Ei] 有 Si <= Sj and Ej <= Ei and Ei - Si > Ej – Sj。按y坐标从小到达,x坐标从大到小的顺序排序,然后从后往前扫描,记录i之前所有的j区间Sj<Si的个数,这个用树状数组实现。扫描一遍可得出结果。
#include <stdio.h> #include <string> #include <algorithm> using namespace std; struct P { int x,y,id; }p[100005]; int n,a[100005],max_n,b[100005]; int lowbit(int k) { return k&(-k); } void Modify(int num, int v) { while(num <= max_n) { a[num]+=v; num+=lowbit(num); } } int Sum(int num) { int ans=0; if(num <= 0) return 0; while(num) { ans+=a[num]; num-=lowbit(num); } return ans; } bool operator <(const P a, const P b) { if(a.y == b.y) return a.x > b.x; return a.y < b.y; } int main() { int i; //freopen("in.txt","r",stdin); while(scanf("%d",&n), n) { max_n=0; for(i=0; i<n; i++) { scanf("%d%d",&p[i].x,&p[i].y); p[i].id=i; p[i].x++; p[i].y++; if(p[i].y > max_n) max_n=p[i].y; } sort(p,p+n); memset(a,0,sizeof(a)); for(i=n-1; i>=0; i--) { if(i != n-1 && p[i].y == p[i+1].y && p[i].x == p[i+1].x) b[p[i].id]=b[p[i+1].id]; else b[p[i].id]=Sum(p[i].x); Modify(p[i].x,1); } for(i=0; i<n; i++) { if(i) printf(" "); printf("%d",b[i]); } printf("\n"); } return 0; }
(4)用树状数组求区间第K小元素
算法的时间复杂度是O(log(n))的,如果要求在线计算的话显然很有优势。
基本思路是:
先开一个数组,其中记录某个数出现次数,每输入一个树,相当于将该数出现次数加1,对应到树状数组中就相当于insert(t, 1),统计的时候,可以利用树状数组的求和,既可以二分枚举,也可以利用数的二进制表示,下面的代码有效地利用了数的二进制表示。
#include <iostream> using namespace std; #define maxn 1<<20 int n,k; int c[maxn]; int lowbit(int x){ return x&-x; } void insert(int x,int t){ while(x<maxn){ c[x]+=t; x+=lowbit(x); } } int find(int k){ int cnt=0,ans=0; for(int i=20;i>=0;i--){ ans+=(1<<i); if(ans>=maxn || cnt+c[ans]>=k)ans-=(1<<i); else cnt+=c[ans]; } return ans+1; } void input(){ memset(c,0,sizeof(c)); int t; scanf("%d%d",&n,&k); for(int i=0;i<n;i++){ scanf("%d",&t); insert(t,1); } printf("%d\n",find(k)); } int main(){ int cases; scanf("%d",&cases); while(cases--){ input(); } return 0; }
发表评论
-
为什么堆排比快排慢
2010-12-16 15:25 3034[节选]http://mindhacks.cn/200 ... -
使用map和hash_map的效率问题
2010-12-09 19:49 68961,选择map容器,是为了更快的从关键字查找到相关的对象。 与 ... -
斐波那契堆
2010-07-04 11:37 181, http://kmplayer.iteye.com/ad ... -
斐波那契堆
2010-07-04 11:36 1437学习的地方: http://en.wikipedia.org/ ... -
Sunday算法
2010-07-02 11:38 90021,Sunday算法是Daniel M.Sunday于1990 ... -
BM算法.
2010-07-02 10:53 77241,BM算法是Boyer-Moore算法的简称,由Boyer ... -
优先级队列
2010-06-17 23:15 12071,优先级队列是不同于 ... -
计数排序
2010-05-04 16:59 7901,计数排序是一个非基于比较的线性时间排序算法。 它对输入的数 ... -
归并排序
2010-05-04 16:47 9071,归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采 ... -
求大数阶层
2010-05-04 16:40 13511,思想类似于大数的加减乘法. 数组的每个元素维护一个4位数. ... -
基数排序
2010-05-03 16:45 898详细解释参考:http://en.wikipedia.org/ ... -
求两个数组的中位数
2010-05-02 12:08 41241,题目 有两个数组,均已经按升序排列好,编程序计算这两个数组 ... -
imba的bit向量
2010-04-22 17:30 9451,先给出一个模板. #include <iostr ... -
编写自己的malloc
2010-04-19 17:03 15251,如果一个程序大量调用malloc,程序的很多时间将会消耗在 ... -
快速排序
2010-04-01 13:50 7471,给出一个实现实例. #include <iost ... -
md5算法
2010-03-31 10:35 2688Message Digest Algorithm MD5( ... -
堆排序
2010-03-23 10:48 9001,"堆"定义 n个关 ... -
改进的线性筛法_寻找素数
2010-03-03 10:41 16221,实例代码: #include <iostream ... -
求有向图的强连通分量(scc):Tarjan算法
2010-02-28 15:41 143301,在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强 ... -
最近公共祖先LCA:Tarjan算法
2010-02-28 15:25 178611,并查集+dfs 对整个树进行深度优先遍历,并在遍历的过程中 ...
相关推荐
树状数组,也被称为线段树(Segment Tree),是一种数据结构,主要用于高效地处理动态区间查询和修改问题。在编程竞赛和算法设计中,树状数组是解决许多问题的利器,尤其是在面对需要频繁更新和查询区间信息的问题时...
树状数组的核心思想是通过特定的二进制索引操作,将一个一维数组转化为类似树形的数据结构,进而利用这种结构简化更新和查询操作。 在树状数组中,我们不直接维护前缀和数组S[],而是将其划分为若干个小区间和,并...
在实际应用中,如“密码机”这类问题,树状数组可以替代线段树来处理异或操作,因为异或操作同样满足交换律和结合律,这使得树状数组能有效地处理这类问题,降低了算法的实现难度。 总的来说,树状数组是一种强大的...
树状数组 树状数组.ppt
二维树状数组,又称2D线段树,是数据结构中的一个重要概念,主要应用于解决二维区间查询和修改问题。在ACM(国际大学生程序设计竞赛)中,这种数据结构经常被用来提高算法的效率,特别是在处理动态维护区间信息的...
树状数组,也被称为线段树(Segment Tree),是一种数据结构,主要应用于处理区间查询与更新问题,在计算机科学,特别是算法竞赛(如ACM/ICPC)中有着广泛的应用。这个压缩包文件“树状数组资料”很可能包含了关于...
线段树是一种树形数据结构,用于对一个连续的区间进行操作,如求和、查找最大值或最小值等。它将区间分为左子树和右子树,并递归地存储子区间的最大值、最小值或其他信息。线段树的每个节点都对应一个区间,根节点...
### ACM树状数组详解 #### 引言 在算法竞赛及数据处理中,频繁地对数组的前缀和进行更新和查询是一项常见的需求。例如,我们需要维护一个数组`A[1]~A[n]`的前缀和`S[i]=A[1]+A[2]+...+A[i]`。如果数组很大且经常...
树状数组,也被称为二进制指数矩阵或 Fenwick 树,是一种用于高效处理动态序列求和问题的数据结构。在给定的题目中,我们可以通过树状数组来快速响应南将军的各种查询,包括计算一段区间内士兵的总杀敌数以及在特定...
树状数组,也被称为线段树(Segment Tree),是一种数据结构,用于高效地处理动态区间查询和更新问题。它在数组的基础上构建一棵二叉树,每个节点存储一个区间(或子数组)的某些属性,例如区间的和。通过树状数组,...
树状数组,又称为线段树,是一种数据结构,主要用于处理区间查询和区间更新的问题。它的核心思想是将线性数组划分成若干个子区间,每个子区间对应一颗小树,通过这些小树来维护区间的信息。在树状数组中,查询和更新...
树状数组的核心思想是将一维数组映射到一棵完全二叉树上,每个节点存储对应子数组的累加和。对于任意索引i,其对应的树状数组节点存储了索引[i, 2i)(左闭右开)区间的元素和。这样,我们可以通过一系列的“更新”和...
线段树和树状数组是两种在ACM(算法竞赛)和编程中广泛使用的高效数据结构,它们主要用于处理数组上的区间查询和修改操作。这里我们将深入理解这两种数据结构的原理和应用。 首先,线段树是一种能够支持动态维护...
本篇文章将探讨四个关键概念:树状数组、后缀数组、字典树以及多串匹配算法,这些都属于字符串处理和高效计算的重要工具,并提供一些实际应用的启示。 1. **树状数组(Counting Array / Fenwick Tree)** 树状数组...
树状数组,也被称为二进制索引树(Binary Indexed Tree, BIT),是一种高效的数据结构,主要用于处理动态序列上的区间查询和单点修改问题。它相比于传统的线段树,在编程复杂度、空间复杂度和时间效率上具有优势,...
用java实现的树状数组,可以作为一个简单的模版来进行应用,如果有不懂得地方,可以上网查找树状数组的原理
树状数组,也称为线性基或BIT(Binary Indexed Tree),是一种高效的数据结构,用于处理动态数组上的查询和更新操作。在计算机科学中,尤其是在算法竞赛和数据结构学习中,树状数组是一种非常实用的工具,它能快速...