标签：html 观察 return www. int 一个个 结束 sum turn
假设数组a[1..n]，那么查询a[1]+...+a[n]的时间是log级别的，而且是一个在线的数据结构，支持随时修改某个元素的值，复杂度也为log级别。 来观察这个图： 令这棵树的结点编号为C1，C2...Cn。令每个结点的值为这棵树的值的总和，那么容易发现： 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 这里有一个有趣的性质： 设节点编号为x，那么这个节点管辖的区间为2^k（其中k为x二进制末尾0的个数）个元素。因为这个区间最后一个元素必然为Ax， 所以很明显：Cn = A(n – 2^k + 1) + ... + An 算这个2^k有一个快捷的办法，定义一个函数如下即可： 1 2 3 int lowbit(int x){ return x&(x^(x–1)); } 利用机器补码特性，也可以写成： 1 2 3 int lowbit(int x){ return x&-x; } 当想要查询一个SUM(n)(求a[n]的和），可以依据如下算法即可： step1: 令sum = 0，转第二步； step2: 假如n <= 0，算法结束，返回sum值，否则sum = sum + Cn，转第三步； step3: 令n = n – lowbit(n)，转第二步。 可以看出，这个算法就是将这一个个区间的和全部加起来，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。 那么修改呢，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。 所以修改算法如下（给某个结点i加上x）： step1: 当i > n时，算法结束，否则转第二步； step2: Ci = Ci + x， i = i + lowbit(i)转第一步。 i = i +lowbit(i)这个过程实际上也只是一个把末尾1补为0的过程。 对于数组求和来说树状数组简直太快了! 注： 求lowbit(x)的建议公式： lowbit(x):=x and -x; 或lowbit(x):=x and (x xor (x - 1)); lowbit(x)即为2^k的值。 ================================================================================== http://www.cnblogs.com/hsd-/p/6139376.html ==================================================================================标签：html 观察 return www. int 一个个 结束 sum turn
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