20个经典数据结构与算法数据结构与算法分析

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树状数组。经典树形数据结构之一。代码很短。但其蕴含的算法思想却非常精妙。可以这么说。刷算法题却不懂树状数组。那绝对算是一大遗憾。
树状数组。常用于高效处理「一个数组的更新以及前缀和的求取」。
具体来探讨。其常用于高效求解如下问题：给定一个长度为 n 的数组 nums 。需要支持两类操作：操作 1: 将 nums[i] 的数值增加 v操作 2: 求取 nums[1] + nums[2] + … + nums[i] 的值对于上述问题。如果咱们选用直接的做法。则操作 1 的期间复杂度为 O(1) 。操作 2 的期间复杂度为 O(n) 。假如一共有 q 次操作。则总的期间复杂度为 O(qn) 。
而如果使用树状数组来求解。则操作 1 和操作 2 的期间复杂度均为 O(log(n)) 。假如一共有 q 次操作。则总的期间复杂度为 O(qlog(n)) 。对比之前的做法。树状数组的解法在期间复杂度上有根本性的优势。而这也正是咱们学习该算法的原因。

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树状数组树状数组加快运算的关键。在于对二进制的进一步挖掘。因此我们第一个步来回忆一下二进制。
以正整数 29 为例。其二进制为 11101 。因此 29 可以根据其二进制进一步表示为：

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根据这一特点。咱们可以重新思考之前的「操作 2」。即如何超快求取数组 [1, 29] 的和？
仿照之前对 29 的二进制拆分。咱们也完全可以将 [1, 29] 拆分成如下四个区间的相加：

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观察上述四个区间。可以发现四个区间的长度依次为 2^4、2^3、2^2、2^0 。并且对于每一个区间来探讨。其区间长度恰好等于「区间右端点二进制中最低位的 1 对应的数值」。以区间 [2^4 + 1,2^4 +2^3] 为例。其区间长度为 2^3 。而其区间右端点为 2^4 +2^3 。二进制为 11000 。其中最低位的 1 在第 3 位。对应的数值为 2^3 。恰好等于其区间长度。
lowbit(x)为了更好地形式化描述上述观察。咱们引入 lowbit(x) 函数。表示「x 二进制中最低位的 1 对应的数值」。例如 29 。其二进制为 11101 。则最低位的 1 在第 0 位。对应的数值为 2^0 。即 lowbit(29) = 1 。再比如 16 。其二进制为 10000 。则最低位的 1 在第 4 位。对应的数值为 2^4 。即 lowbit(16) = 16 。
理解完 lowbit(x) 的功能后。咱们给出其代码形式：int lowbit(x) {return x & (-x);}代码非常短。但想要理解却需要一些原码、补码的知识。简单来探讨。在计算机中。所有整数都是用补码的形式来存放的。对于正整数 x 来探讨。其补码形式就是其二进制的形式。但对于负数 -x 来探讨。咱们需要将 x 的二进制形式按位取反再加 1 。
依旧以 29 和 16 为例。并且用 8 位二进制的形式来表示：

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原理教学有了 lowbit(x) 函数。咱们可以更容易地表示 [1, 29] 的拆分形式：

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由此一来。咱们可以更容易地发现四个区间的长度依次为 lowbit(16)、lowbit(24)、lowbit(28)、lowbit(29) 。即 2^4、2^3、2^2、2^0 。
到了这一步。咱们便推导出了树状数组 c 的含义。即 c[x] 表示区间 [x – lowbit(x) + 1,x] 的和。即：

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因此 [1, 29] 的和可以表示为：

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除此之外。咱们还可以发现：

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由此。咱们可以得到树状数组关于操作 2 。即求取 [1, x] 区间和的代码：
int query(int x) {int res = 0;// 当 i 等于 0 时。退出 for 循环for (int i = x; i; i -= lowbit(i)) res += c[i];return res;}至此。还剩下一个函数未教学。即对于操作 1 来探讨。当 nums[i] 的数值增加了 v 。树状数组 c 该如何变化？
由于 c[x] 表示区间 [x – lowbit(x) + 1, x] 的和。因此咱们只要将所有覆盖了 nums[i] 的 c[x] 均加上 v 即可。由此问题转变为了「如何寻找到所有覆盖了 nums[i] 的 c[x]」？
寻找的方法非常简单。咱们先直接给出代码：
void update(int x, int v) {// n 为树状数组的长度for (int i = x; i <= n; i += lowbit(i)) c[i] += v;}观察上述代码。咱们可以发现只要令 i 不断加上 lowbit(i) 。即可更新所有对应区间覆盖了 nums[i] 的 c[x] 。
想要理解这个结论。咱们需要先思考 i + lowbit(i) 到底意味着什么？
咱们假设 nums[i] = 109 。查看 nums[i] 能否通过不断加 lowbit(i) 更新到 c[128] 。即对应 [1, 128] 的区间。
109 的二进制为 01101101 。其不断加 lowbit(i) 的结果如下：

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观察上述结果。最终的确更新到了 128 。事实上。109 对应的二进制中。「最低位的 1 前面的 0」的位置分别是 1、4、7 。在其不断加 lowbit(i) 的过程中。最低位的 1 不断向前挪到最近的一个 0 。即 110、112、128 最低位的 1 分别为 1、4、7 。
因此咱们可以发现。不断加 lowbit(i) 的过程。即为将二进制中最低位的 1 不断向前挪到最近的一个 0 的过程。
回到前面的问题。「为什么令 i 不断加上 lowbit(i) 。即可更新所有对应区间覆盖了 nums[i] 的 c[x]」？
咱们假设 c[x] 对应的区间 [x – lowbit(x) + 1, x] 覆盖了 nums[i] 。且 c[x] 最低位 1 的位置为 pos 。则 nums[i] 的二进制形式在 [0, pos] 位中必定存在 1 。
此时分两种情况。若 nums[i] 二进制的 pos 位为 1 。则 nums[i] = x；若 nums[i] 二进制的 pos 位不为 1 。则 nums[i] 在不断加 lowbit(i) 的过程中。最低位的 1 一定会挪到 pos 位。即在加 lowbit(i) 的过程中达到 x 。由此可以证明之前的结论。
树形结构教学完树状数组的原理后。咱们再给出树状数组的树形图。来帮助各位进一步理解该数据结构。

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上图最下边一行为 nums 数组。代表 n 个叶节点。其上方为树状数组 c 。满足以下 5 条性质：
每个内部节点 c[x] 保存以它为根的子树中所有叶节点的和每个内部节点 c[x] 的值等于其子节点值的和每个内部节点 c[x] 的子节点个数为 lowbit(x) 的位数除树根外。每个内部节点 c[x] 的父节点为 c[x + lowbit(x)]树的深度为 O(log(n)) 。其中 n 表示 nums 数组的长度总结一下。树状数组支持在 O(log(n)) 的期间复杂度内「求数组区间和」或「更新数组中某一点的值」。其完整代码如下所示：
int n; // 树状数组长度vector<int> c;int lowbit(x) {return x & (-x);}void update(int x, int v) {for (int i = x; i <= n; i += lowbit(i)) c[i] += v;}int query(int x) {int res = 0;for (int i = x; i; i -= lowbit(i)) res += c[i];return res;}

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习题学习307. 位置和检索 – 数组可改写题目描述给你一个数组 nums。请你完成两类盘查。其中一类盘查要求更新数组下标对应的值。另一类盘查要求返回数组中某个范围内元素的总和。
实现 NumArray 类：
NumArray(int[] nums) 用整数数组 nums 初始化对象void update(int index, int val) 将 nums[index] 的值更新为 valint sumRange(int left, int right) 返回子数组 nums[left, right] 的总和（即。nums[left] + nums[left + 1], …, nums[right]）示例
输入：["NumArray", "sumRange", "update", "sumRange"][[[1, 3, 5]], [0, 2], [1, 2], [0, 2]]输出：[null, 9, null, 8]解释：NumArray numArray = new NumArray([1, 3, 5]);numArray.sumRange(0, 2); // 返回 9。sum([1,3,5]) = 9numArray.update(1, 2);// nums = [1,2,5]numArray.sumRange(0, 2); // 返回 8。sum([1,2,5]) = 8
提醒
1 <= nums.length <= 30000-100 <= nums[i] <= 1000 <= index < nums.length-100 <= val <= 1000 <= left <= right < nums.length最多调用 30000 次 update 和 sumRange 方法
解题思路该题属于树状数组的模板题。咱们来依次查看其要实现的函数。
首先是用 nums 数组初始化树状数组 c 。这时通常有两种操作。第一种是调用 n 次 update 函数。期间复杂度为 O(nlog(n)) 。代码如下：
for (int i = 1; i <= n; i++) update(i, nums[i]);第二种是根据之前的树形结构。每一个内部节点 c[x] 的值等于其所有子节点值的和。因此可以实现 O(n) 期间复杂度内的初始化。代码如下：
for (int i = 1; i <= n; i++) {c[i] += nums[i];int j = i + lowbit(i);if (j <= n) c[j] += c[i];}下一步是第二个函数。将 nums[i] 的值更新为 val 。而之前树状数组中的 update 操作为将 nums[i] 的值增加 val 。因此咱们需要「保存」或「求出」nums[i] 的目前值。再令其增加 val – nums[i] 即可。
最后是第三个函数。求 nums 数组在 [i, j] 上的区间和。之前树状数组的 query 操作可以求 [1, x] 的区间和。因此 [i, j] 的区间和等于 query(j) – query(i – 1) 。
至此本题结束。具体代码如下。代码实现
class NumArray {public:int n;vector<int> c;int lowbit(int x) {return x & (-x);}void update_c(int x, int v) {for (int i = x; i <= n; i += lowbit(i)) c[i] += v;}int query(int x) {int res = 0;for (int i = x; i; i -= lowbit(i)) res += c[i];return res;}NumArray(vector<int>& nums) {n = nums.size();c.clear();c.resize(n + 1, 0);for (int i = 1; i <= n; i++) {c[i] += nums[i-1];int j = i + lowbit(i);if (j <= n) c[j] += c[i];}}void update(int index, int val) {val -= query(index + 1) – query(index);update_c(index + 1, val);}int sumRange(int left, int right) {return query(right + 1) – query(left);}};
315. 计算右侧小于目前元素的个数
题目描述
给定一个整数数组 nums 。按要求返回一个新数组 counts 。数组 counts 有该性质：counts[i] 的值是 nums[i] 右侧小于 nums[i] 的元素的数量。
示例
输入：nums = [5,2,6,1]输出：[2,1,1,0] 解释：5 的右侧有 2 个更小的元素 (2 和 1)2 的右侧仅有 1 个更小的元素 (1)6 的右侧有 1 个更小的元素 (1)1 的右侧有 0 个更小的元素提醒
0 <= nums.length <= 100000-10000 <= nums[i] <= 10000
解题思路该题与树状数组经典题「逆序对个数」差不多一样。假设 (i, j) 为逆序对。则满足：
i < jnums[i] > nums[j]回到本题。题目要求 nums[i] 右侧小于它的元素个数。因此咱们从右往左遍历 nums 数组。并且定义一个新数组 a 。若遍历到 nums[i] 。则令 a[nums[i]] = 1 。
因此 counts[i] 即为数组 a 中 [-10000, nums[i] – 1] 的区间和。由于数组的下标为非负数。因此咱们将 nums[i] 中所有数都加上 10001 。将其原来的范围 [-10000, 10000] 移动到 [1, 20001] 。
再用树状数组维护数组 a 。即可完成此题。具体细节见下述代码。
代码实现
class Solution {public:int n;vector<int> c;int lowbit(int x) {return x & (-x);}void update(int x, int v) {for (int i = x; i <= n; i += lowbit(i)) c[i] += v;}int query(int x) {int res = 0;for (int i = x; i; i -= lowbit(i)) res += c[i];return res;}vector<int> countSmaller(vector<int>& nums) {for (int i = 0; i < nums.size(); i++) nums[i] += 10001;n = 2e4 + 1;c.resize(n + 1, 0);for (int i = nums.size() – 1; i >= 0; i–) {int v = nums[i];nums[i] = query(v – 1);update(v, 1);}return nums;}};
493. 翻转对
题目描述给定一个数组 nums。如果 i < j 且 nums[i] > 2 * nums[j] 咱们就将 (i, j) 称作一个重要翻转对。
你需要返回给定数组中的重要翻转对的数量。
示例 1
输入: [1,3,2,3,1]输出: 2示例 2
输入: [2,4,3,5,1]输出: 3注意
给定数组的长度不会超过50000 。输入数组中的所有数字都在32位整数的表示范围内。
解题思路该题与上题思路基本一致。上题要求的是：
i < jnums[i] > nums[j]但本题要求的是：
i < jnums[i] > 2*nums[j]因此咱们依然可以从右往左遍历 nums 数组。并且定义一个新数组 a 。若遍历到 nums[i] 。则令 a[2 * nums[i]] = 1 。即 update(2 * nums[i], 1) 。
对于 i 。求所有满足要求的 j 。即为 query(nums[i] – 1) 。
但本题还有一个关键点。即 nums[i] 的值可能很大。咱们开不下这么大的空间。
每当接触这种情况时。咱们就需要选用「离散化」的手段。「离散化」的原理是将所有可能出现的数。如 2 * nums[i] 或 nums[i] 都存入数组。先排序再去除重复。然后再依次编号。
例如 nums[i] 原数组为 [1, 1, 1000000, 2] 。则所有可能出现的数为 [1, 2, 1, 2, 1000000, 2000000, 2, 4] 。将其排序。得到 [1, 1, 2, 2, 2, 4, 1000000, 2000000] 。再去重得到 [1, 2, 4, 1000000, 2000000] 。
因此咱们可以将所有的 1 映射为 1 。2 映射为 2 。4 映射为 3 。1000000 映射为 4 。2000000 映射为 5 。
【20个经典数据结构与算法数据结构与算法分析】由此树状数组的大小则不再取决于 nums[i] 的大小。而取决于 nums 数组的长度。
使用「离散化」的技术。咱们即可完成此题。具体细节见下述代码。
代码实现class Solution {public:int n;vector<int> c;int lowbit(int x) {return x & (-x);}void update(int x, int v) {for (int i = x; i <= n; i += lowbit(i)) c[i] += v;}int query(int x) {int res = 0;for (int i = x; i; i -= lowbit(i)) res += c[i];return res;}int reversePairs(vector<int>& nums) {// 离散化set<long long> st;unordered_map<long long, int> mp;for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {st.insert(nums[i]);st.insert(2ll * nums[i]);}int idx = 0;for (auto x:st) mp[x] = ++idx;n = idx;c.resize(n + 1, 0);// 求解int ans = 0;for (int i = nums.size() – 1; i >= 0; i–) {ans += query(mp[nums[i]] – 1);update(mp[2ll * nums[i]], 1);}return ans;}};

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总结本文主要教学了「树状数组」算法。该算法的核心功能为。能在 O(log(n)) 的期间复杂度内「求数组区间和」或者「更新数组中某一点的值」。
简单来探讨。如果接触同时支持「求区间和」以及「单点操作」的数据结构题。则可以往「树状数组」的方向思考。
除此之外。该算法通过二进制的拆分。用 O(log(n)) 的效率代替了 O(n) 的简单做法。其算法思想也值得咱们花期间好好理解。

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