原文 解决的问题 基本问题：单点修改，区间查询 利用差分：区间修改，区间查询 总的来说就是：频繁修改+区间查询 与线段树区别 树状数组可以解决的问题都可以用线段树解决。 两者的区别 树状数组的优点： 相比线段树系数系数要少很多 容易写，代码量小 线段树的优点： 可以解决复杂问题。
【模板】三维偏序（陌上花开） CDQ 分治是用来解决三维偏序问题的一种思想。 什么是三维偏序？ 同一种元素有 \(a,b,c\) 三种属性，存在 \(n\) 个这样的元素，求同时满足三种元素各自属性的不等关系的方案数问题叫做三维偏序问题。 首先说点心得：CDQ 分治的根本就是一维排序，一维分治，一维数
问题描述 给你一个整数数组 nums 以及两个整数 lower 和 upper 。求数组中，值位于范围 [lower, upper] （包含 lower 和 upper）之内的 区间和的个数 。 区间和 S(i, j) 表示在 nums 中，位置从 i 到 j 的元素之和，包含 i 和 j (i ≤ j)。 示例 1： 输入：nums = [-2,5,-1],
二维树状数组 二维树状数组，支持单点修改，二维前缀和查询。配合二维差分有奇效。 其实和一维树状数组差不多的。 \(c[i][j]\) 表示 所维护的矩形 \([A(i-\text{lowbit}(i)+1,j-\text{lowbit}(j)+1),B(i,j)]\) 的值。 基本模板： int n, m; namespace BIT { int c[N][N]; inl
对于节点点击方法 handleNodeClick @node-click="handleNodeClick" 在进行方法编写时，当指定条件时 设置 node.expanded 为 true // 点击树状图 handleNodeClick(data, node) { console.log("树状图点击", data) // 点击项目名不收缩树状图 if( da
借鉴内容： 列表数据结构转换成树状结构 const depts = [{ "id": "1175310929766055936", "pid": "", "companyId": "1", "name": "总裁办", "code": "ZCB1", "managerId":
#include <bits/stdc++.h> #include <unordered_map> //数状数组； using namespace std; class Solution { private: int lowbit(int x) { return x & -x; } vector<int> arr; vector<int> tree; public: Solution(
#include <bits/stdc++.h> std::string s; void solve(std::string k) { char c = getchar(); if (c == '.') return; solve(k + "-"); s = k + c + "\n" + s; solve(k + "-"); } signed main()
数据结构之树状数组---zhengjun P3374题目（树状数组1） 题目描述： 已知一个数列，你需要进行下面两种操作： 将某一个数加上 x 求出某区间每一个数的和 输入格式 第一行包含两个正整数 n,mn,m，分别表示该数列数字的个数和操作的总个数。 第二行包含 nn 个用空格分隔的整数，其中第 ii 个数字
数据结构之树状数组---zhengjun P3374题目（树状数组1） 题目描述： 已知一个数列，你需要进行下面两种操作： 将某一个数加上 x 求出某区间每一个数的和 输入格式 第一行包含两个正整数 n,mn,m，分别表示该数列数字的个数和操作的总个数。 第二行包含 nn 个用空格分隔的整数，其中第 ii 个数字
1，对比 https://blog.csdn.net/honghuidan/article/details/77527808 两者相同点：单点/区间修改，区间查询 区间查询：前缀和 区间修改，单点查询：差分 单点修改，区间查询：树状数组，线段树 区间修改，区间查询：线段树+懒标记 不同点： 树状数组只能维护前缀操作和(前缀和，前缀积，前缀最大最小)，而
树状数组加差分的应用。（线段树也可以这么用） 1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 int n,m; 4 long long t[500005]; 5 int lowbit(int x) {return x&(-x);} 6 7 void add(int x,long long k){ 8 while(x<=n){ 9 t[x]+=k; 10 x+=l
lowbit：保留数在2进制下最后一个1，前面全变0 模板1：单点修改，区间查询 例题：Problem - 1679C - Codeforces #include<stdio.h> #include<math.h> #include<string.h> #include<ctype.h> #include<iostream> #include<algorithm> #include<queue> typedef lon
杂项算法 前缀和与差分 图论 图的基本应用 分层图 数据结构 树状数组 线段树 动态规划 基础 背包问题 数论 暂无
demo： 1 #include<iostream> 2 #include<algorithm> 3 #include<cmath> 4 #include<cstring> 5 #include<queue> 6 #include<cstdio> 7 #define LL long long 8 using namespace std; 9 const int maxa=1024*2+10;//~~pow(2,1
最近学习到新东西,有点意思 线段树 树状数组 范围内改单点求区间和 307 区域和检索 树状数组 var n int var tree []int func lowBit(x int)int{ return x&(-x) } //更新向上 func update(pos int, val int){ pos++ for pos<=n{ tree[pos]+=val p
单调修改区间查询（两者相减） 离散化 +树状数组 +LIS 最大上升子序列和 需要查询 #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> #include <vector> using namespace std; typedef long long LL; const int N = 100010; int n; int w[N]; LL tr[N]; vector<int&
原来有一个组织机构的渲染， 我自己写的我自己看也8太明白了： https://www.cnblogs.com/mindzone/p/14888046.html 现在，有一个位置选择，使用这个级联选择器做的 https://element.eleme.cn/#/zh-CN/component/cascader#cascader-ji-lian-xuan-ze-qi 后台接口部分 首先是
当数据范围较大需要离散化，因此需要排序，所以这种情况下不如直接用归并排序。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=5e5+5; int n; int a[N],b[N]; int c[N]; int ask(int x) { int ans=0; for(; x; x-=x&-x) ans+=c[x]; return ans; } vo
0.什么是树状数组 树状数组常数很小，比线段树快得多，也好写，唯一缺点是局限性较大。 1.树状数组入门 直接讲不好解释，先上一张图： 如图，节点\(p\)维护以自己为右端点的\(lowbit_p\)长度的区间。 树状数组主要支持两个操作：区间查询和单点修改。（并且笔者太弱只会RSQ） 首先区间查询 int ask
题目传送门 一、解题思路 挖坑待填 二、在树状数组内二分 三、在树状数组外二分
大小接近的点对 树状数组 1，不需要什么树上莫队算法，主要我也不会，根本没见过这个算法，太菜了。 口胡一下莫队吧，应该可以跑一个dfs序，然后只需要求dfs序中 [l, r]之间满足大小接近的点对数量就行了，但是莫队我不太熟悉，留坑
题目传送门 此题目是树状数组的模板题，没有任何技术含量，记忆吧~ #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <cmath> #include <algorithm> #include <queue> #include <string> #include <vector> u
树上逆序对 思维 1，看到逆序对，还是树上和父节点有关系的，就想到树状数组来统计小于等于x的数的个数，只需维护一下该点到根节点的树状数组即可。dfs正好满足。 2，只求一边好求O(n)，但是这可能要m次，就不能暴力了，每次处理最多 O(1) 或 O(log(n)) 的复杂度。 3，在线算法不好想，故考虑离线算
题目地址 Solution 前面已经知道了树状数组的单点修改和区间查询。这里利用差分的思想：具体来说，维护 \(b\) 数组： \[b[i] = a[i]-a[i-1] \]其中 \(a\) 为原来数组。可以发现 \[a[i] = \sum_{k=1}^ib[k] \]因此我们只需要对 \(b\) 利用树状数组维护，get_sum[i]即可得到原来数组单点的
