彻底弄懂二维树状数组


彻底弄懂二维树状数组

 

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作者:128kj 〗〖大小:12k 〗〖发布日期:2012-12-13 〗〖浏览:0

  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. 

  通常对一维数组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. 

一、回顾一维树状数组 
假设一维数组为A[i](i=1,2,...n),则与它对应的树状数组C[i](i=1,2,...n)是这样定义的: 

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 
...... 

 

(1)C[t]展开以后有多少项?由下面公式计算: 

int lowbit(int t){//计算c[t]展开的项数   
   return t&(-t);   
  } 
  
C[t]展开的项数就是lowbit(t),C[t]就是从A[t]开始往左连续求lowbit(t)个数的和. 


(2)修改 
    比如修改了A3,必须修改C3,C4,C8,C16,C32,C64... 
    当我们修改A[i]的值时,可以从C[i]往根节点一路上溯,调整这条路上的所有C[]即可,对于节点i,父节点下标 p=i+lowbit(i)  

//给A[i]加上 x后,更新一系列C[j]   

update(int i,int x){   

 while(i<=n){  

    c[i]=c[i]+x;   

    i=i+lowbit(i);   

     }   

}   



(3)求数列A[]的前n项和,只需找到n以前的所有最大子树,把其根节点的C加起来即可。 


  如:Sun(1)=C[1]=A[1];

      Sun(2)=C[2]=A[1]+A[2];

      Sun(3)=C[3]+C[2]=A[1]+A[2]+A[3];

      Sun(4)=C[4]=A[1]+A[2]+A[3]+A[4];

      Sun(5)=C[5]+C[4];

      Sun(6)=C[6]+C[4];

      Sun(7)=C[7]+C[6]+C[4];

      Sun(8)=C[8];

      ,,,,,,

 

int Sum(int n) //求前n项的和.  

{   

    int sum=0;   

    while(n>0)   

    {   

         sum+=C[n];   

         n=n-lowbit(n);   

    }       

    return sum;   

 

lowbit(1)=1       lowbit(2)=2       lowbit(3)=1      lowbit(4)=4 

 lowbit(5)=1       lowbit(6)=2       lowbit(7)=1      lowbit(8)=8 

 lowbit(9)=1      lowbit(10)=2      lowbit(11)=1      lowbit(12)=4 

lowbit(13)=1      lowbit(14)=2      lowbit(15)=1      lowbit(16)=16 

lowbit(17)=1      lowbit(18)=2      lowbit(19)=1      lowbit(20)=4 

lowbit(21)=1      lowbit(22)=2      lowbit(23)=1      lowbit(24)=8 

lowbit(25)=1      lowbit(26)=2      lowbit(27)=1      lowbit(28)=4 

lowbit(29)=1      lowbit(30)=2      lowbit(31)=1      lowbit(32)=32 

lowbit(33)=1      lowbit(34)=2      lowbit(35)=1      lowbit(36)=4 

lowbit(37)=1      lowbit(38)=2      lowbit(39)=1      lowbit(40)=8 

lowbit(41)=1      lowbit(42)=2      lowbit(43)=1      lowbit(44)=4 

lowbit(45)=1      lowbit(46)=2      lowbit(47)=1      lowbit(48)=16 

lowbit(49)=1      lowbit(50)=2      lowbit(51)=1      lowbit(52)=4 

lowbit(53)=1      lowbit(54)=2      lowbit(55)=1      lowbit(56)=8 

lowbit(57)=1      lowbit(58)=2      lowbit(59)=1      lowbit(60)=4 

lowbit(61)=1      lowbit(62)=2      lowbit(63)=1      lowbit(64)=64 


二、树状数组可以扩充到二维。 

问题:一个由数字构成的大矩阵,能进行两种操作 
1) 对矩阵里的某个数加上一个整数(可正可负) 
2) 查询某个子矩阵里所有数字的和,要求对每次查询,输出结果。 

一维树状数组很容易扩展到二维,在二维情况下:数组A[][]的树状数组定义为: 

  C[x][y] = ∑ a[i][j], 其中, 
    x-lowbit(x) + 1 <= i <= x, 
    y-lowbit(y) + 1 <= j <= y. 

例:举个例子来看看C[][]的组成。 
     设原始二维数组为: 
  A[][]={{a11,a12,a13,a14,a15,a16,a17,a18,a19}, 
         {a21,a22,a23,a24,a25,a26,a27,a28,a29}, 
         {a31,a32,a33,a34,a35,a36,a37,a38,a39}, 
         {a41,a42,a43,a44,a45,a46,a47,a48,a49}}; 
那么它对应的二维树状数组C[][]呢? 

记: 
  B[1]={a11,a11+a12,a13,a11+a12+a13+a14,a15,a15+a16,...} 这是第一行的一维树状数组 
  B[2]={a21,a21+a22,a23,a21+a22+a23+a24,a25,a25+a26,...} 这是第二行的一维树状数组 
  B[3]={a31,a31+a32,a33,a31+a32+a33+a34,a35,a35+a36,...} 这是第三行的一维树状数组 
  B[4]={a41,a41+a42,a43,a41+a42+a43+a44,a45,a45+a46,...} 这是第四行的一维树状数组 
那么: 
C[1][1]=a11,C[1][2]=a11+a12,C[1][3]=a13,C[1][4]=a11+a12+a13+a14,c[1][5]=a15,C[1][6]=a15+a16,... 
   这是A[][]第一行的一维树状数组 

C[2][1]=a11+a21,C[2][2]=a11+a12+a21+a22,C[2][3]=a13+a23,C[2][4]=a11+a12+a13+a14+a21+a22+a23+a24, 
C[2][5]=a15+a25,C[2][6]=a15+a16+a25+a26,... 
   这是A[][]数组第一行与第二行相加后的树状数组 

C[3][1]=a31,C[3][2]=a31+a32,C[3][3]=a33,C[3][4]=a31+a32+a33+a34,C[3][5]=a35,C[3][6]=a35+a36,... 
   这是A[][]第三行的一维树状数组 

C[4][1]=a11+a21+a31+a41,C[4][2]=a11+a12+a21+a22+a31+a32+a41+a42,C[4][3]=a13+a23+a33+a43,... 
    这是A[][]数组第一行+第二行+第三行+第四行后的树状数组 


搞清楚了二维树状数组C[][]的规律了吗? 仔细研究一下,会发现: 


(1)在二维情况下,如果修改了A[i][j]=delta,则对应的二维树状数组更新函数为: 

 private void Modify(int i, int j, int delta){

        

         A[i][j]+=delta;

    

       for(int x = i; x< A.length; x += lowbit(x))

        for(int y = j; y <A[i].length; y += lowbit(y)){

          C[x][y] += delta;

       

        }

     }



(2)在二维情况下,求子矩阵元素之和∑ a[i][j](前i行和前j列)的函数为 

    int Sum(int i, int j){

      int result = 0;

      for(int x = i; x > 0; x -= lowbit(x)) {

        for(int y = j; y > 0; y -= lowbit(y)) {

            result += C[x][y];

        }

      }

    return result;

   }

比如:

    Sun(1,1)=C[1][1];  Sun(1,2)=C[1][2]; Sun(1,3)=C[1][3]+C[1][2];...

    Sun(2,1)=C[2][1];  Sun(2,2)=C[2][2]; Sun(2,3)=C[2][3]+C[2][2];...

    Sun(3,1)=C[3][1]+C[2][1]; Sun(3,2)=C[3][2]+C[2][2];



例:测试一下: 

import java.util.Arrays;

public class Test{

      int[][] A;//原二维数组

      int[][] C;//对应的二维树状数组

      public Test(){  

         A=new int[5][6];

         C=new int[5][6];

       

         for(int i=1;i<5;i++)

           for(int j=1;j<6;j++)

              Modify(i,j,1);//给A[][]每个元素加1

          for(int i=1;i<5;i++){

            for(int j=1;j<6;j++)

              System.out.print(A[i][j]+"  ");//输出A[][]

            System.out.println();

          }

         System.out.println(Sum(3,4));//求子二维数组的和

         Modify(2,3,4);//将A[2][3]加4

         System.out.println(Sum(3,4));//显示修改后的和

        

      }

   

   

    private int lowbit(int t){ 

       return t&(-t);  

    } 

 

    int Sum(int i, int j){

      int result = 0;

      for(int x = i; x > 0; x -= lowbit(x)) {

        for(int y = j; y > 0; y -= lowbit(y)) {

            result += C[x][y];

        }

      }

    return result;

   }

     private void Modify(int i, int j, int delta){

        

         A[i][j]+=delta;

    

       for(int x = i; x< A.length; x += lowbit(x))

        for(int y = j; y <A[i].length; y += lowbit(y)){

          C[x][y] += delta;

       

        }

     }

     public static void main(String args[]){

       Test t=new Test();

     }

   }

        

C:\java>java  Test

1  1  1  1  1

1  1  1  1  1

1  1  1  1  1

1  1  1  1  1

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转载自:http://www.java3z.com/cwbwebhome/article/article1/1369.html?id=4804

 

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