我们已经知道一维树状数组修改和查询的时间复杂度均为O (logn),可以扩展为m 维树状数组,其时间复杂度为O (log ^m n ),对该算法只需加上一层循环即可。二维数组a [n ][n ]、树状数组c [][]的查询和修改方法如下。
【1】查询前缀和
二维数组的前缀和实际上是从数组左上角到当前位置(x , y )矩阵的区间和,在一维数组查询前缀和的代码中加上一层循环即可。
算法代码:
int sum(int x, int y){ //求左上角(1, 1) 到右下角(x , y) 矩阵区间和
int s = 0;
for(int i = x; i > 0 ; i -= lowbit(i)){
for(int j = y ; j > 0 ; j -= lowbit(j)){
s += c[i][j];
}
}
return s;
}
【2】更新
若对a [x ][y ]进行修改(加上z ),则在一维数组更新的代码中加上一层循环即可。
算法代码:
void add(int x , int y , int z){ // a[x][y] 加上z
for(int i = x ; i <= n; i += lowbit(i)){
for(int j = y ; j <= n; j += lowbit(j)){
c[i][j] += z;
}
}
}
【3】 查询区间和值。
对二维数组查询区间和,实际上是求从左上角(x 1 , y 1 )到右下角(x 2 , y 2 )子矩阵的区间和。先求出左上角(1,1)到右下角(x 2 , y 2 )的区间和sum(x 2 , y 2 ),然后减去(1, 1)到(-1, y 2 )的区间和sum(x 1 -1, y 2 ),再减去(1, 1)到(x 2 , y 1 -1)的区间和sum(x 2 , y 1 -1),因为这两个矩阵的交叉区域多减了一次,所以再加回来,加上(1, 1)到(x 1 -1, y 1 -1)的区间和sum(x 1 -1, y 1 -1)。
算法代码:
int sum(int x1 ,int y1, int x2, int y2){ //求左上角 (x1, y1) 到右下角(x2 , y2) 子矩阵的区间和
return sum(x2 , y2) - sum(x1 - 1 , y2) - sum(x2 , y1 - 1) + sum(x1 - 1 , y1 - 1);
}
④ 树状数组的局限性
树状数组主要用于查询前缀和、区间和及点更新,对点查询、区间修改效率较低。
前缀和查询: 求a [1]…a [i ]的前缀和,普通数组需要O (n )时间,树状数组需要O (logn )时间。
区间和查询: 求a [i ]…a [j ]的区间和,普通数组需要O (n )时间,树状数组需要O (logn )时间。
点更新: 修改a [i ]加上z ,普通数组需要O (1)时间,树状数组需要O (logn )时间。
点查询: 查找第i 个元素,普通数组需要 O (1)时间,树状数组需要O (logn )时间(求sum[i ]-sum[i -1])。
区间修改: 若对一个区间a [i ]…a [j ]的所有元素都加上z ,则普通数组需要O (n )时间,树状数组不能有效操作,只能一个一个地修改和更新,需要O (n logn )时间。
减法规则: 当问题满足减法规则时,例如求区间和a [i ]…a [j],则sum(i , j )=sum[j ]-sum[i -1]。当问题不满足减法规则时,例如求区间a [i ]…a [j ]的最大值,则不可以用a [1]…a [j ]的最大值减去a [1]…a [i -1]的最大值,此时可以用线段树解决。