树状数组

int lowbit(int i)
{
    return i & -i;//或者是return i-(i&(i-1));表示求数组下标二进制的非0最低位所表示的值
}
void update(int i,int val)//更新单节点的值
{
    while(i<=n){
        a[i]+=val;
        i+=lowbit(i);//由叶子节点向上更新a数组，从左往右更新
    }
}
int sum(int i)//求和节点的值
{
    int ret=0;
    while(i>0){
        ret+=a[i];//从右往左区间求和
        i-=lowbit(i);
    }
    return ret;
}

模板中三个函数：①取数组下标二进制非0最低位所表示的值；

                             ②单点更新；

                             ③区间查询。

树状数组，顾名思义是树状的数组，首先引入二叉树，叶子节点代表A[1]~A[8]。

现在变形一下：

现在定义每一列的顶端节点C数组，如图：

C[i]代表子树的叶子节点的权值之和，如图可以知道：

C[1]=A[1];

C[2]=A[1]+A[2];

C[3]=A[3];

C[4]=A[1]+A[2]+A[3]+A[4];

C[5]=A[5];

C[6]=A[5]+A[6];

C[7]=A[7];

C[8]=A[1]+A[2]+A[3]+A[4]+A[5]+A[6]+A[7]+A[8];

将C[i]数组的节点序号转化成二进制：

1=(001)    C[1]=A[1];

2=(010)    C[2]=A[1]+A[2];

3=(011)    C[3]=A[3];

4=(100)    C[4]=A[1]+A[2]+A[3]+A[4];

5=(101)    C[5]=A[5];

6=(110)    C[6]=A[5]+A[6];

7=(111)    C[7]=A[7];

8=(1000)   C[8]=A[1]+A[2]+A[3]+A[4]+A[5]+A[6]+A[7]+A[8];

对照式子可以发现：C[i]=A[i-2^k+1]+A[i-2^k+2]+......+A[i];（k为i的二进制中从最低位到最高位连续零的长度）

例如：当i=8时，k=3，可以自行代入验证。现在引入lowbit(x)：其实就是取出x的二进制的最低位1，换言之，lowbit(x)= 2^k，k的含义与上面相同。

int lowbit(int t)
{
     return t&(-t);
}
/*
-t 代表t的负数 计算机中负数使用对应的正数的补码来表示
例如 : t=6（0110） 此时 k=1
-t=-6=(1001+1)=(1010)
 t&(-t)=(0010)=2=2^1
C[i]=A[i-2^k+1]+A[i-2^k+2]+......A[i];
C[i]=A[i-lowbit(i)+1]+A[i-lowbit(i)+2]+......A[i];
*/

接下来是区间查询：利用C[i]数组，求A数组中前i项和：举两个栗子：

①i=7，前7项和：sum[7]=A[1]+A[2]+A[3]+A[4]+A[5]+A[6]+A[7]；

而C[4]=A[1]+A[2]+A[3]+A[4]；C[6]=A[5]+A[6]；C[7]=A[7]；可以得到：sum[7]=C[4]+C[6]+C[7]。

数组下标写成二进制：sum[(111)]=C[(100)]+C[(110)]+C[(111)]；

②i=5，前5项和：sum[5]=A[1]+A[2]+A[3]+A[4]+A[5]；

而C[4]=A[1]+A[2]+A[3]+A[4]；C[5]=A[5]；可以得到：sum[5]=C[4]+C[5]；

数组下标写成二进制：sum[(101)]=C[(100)]+C[(101)]；

细细观察二进制，树状数组追其根本就是二进制的应用，结合代码演示一下代码过程：

int sum(int i)//求和节点的值
{
    int ret=0;
    while(i>0){
        ret+=a[i];//从右往左区间求和
        i-=lowbit(i);
    }
    return ret;
}

对于i=7进行演示：

                           7(111)  ans+=C[7] 

lowbit(7)=001  7-lowbit(7)=6(110)  ans+=C[6]

lowbit(6)=010  6-lowbit(6)=4(100)  ans+=C[4]

lowbit(4)=100  4-lowbit(4)=0(000)  

对于i=5进行演示：

                           5(101)  ans+=C[5]

lowbit(5)=001  5-lowbit(5)=4(100)  ans+=C[4]

lowbit(4)=100  4-lowbit(4)=0(000) 

最后是单点更新：当我们修改A数组中某个值时，应当如何更新C数组呢？回想一下，区间查询的过程，再看一下上文中列出的过程。

void update(int i,int val)//更新单节点的值
{
    while(i<=n){
        a[i]+=val;
        i+=lowbit(i);//由叶子节点向上更新a数组
    }
}  
//可以发现 更新过程是查询过程的逆过程
//由叶子结点向上更新C[]数组

如图：当更新A[1]时，需要向上更新C[1],C[2],C[4],C[8]，下标写成二进制：C[(001)],C[(010)],C[(100)],C[(1000)]；

lowbit(1)=001  1+lowbit(1)=2(010)  C[2]+=A[1]

lowbit(2)=010  2+lowbit(2)=4(100)  C[4]+=A[1]

lowbit(4)=100  4+lowbit(4)=8(1000) C[8]+=A[1]

树状数组的优缺点：

①特点：代码短小，实现简单；容易扩展到高纬度的数据；

②缺点：只能用于求和，不能求最大/小值；不能动态插入；数据多时，空间压力大。