开发者

python实现fenwick tree芬威克树算法案例

目录
  • fenwick tree芬威克树算法介绍
    • 基本概念
    • 原理
    • 主要操作
    • 实现
    • 示例
    • 注意事项
  • fenwick tree芬威克树算法python实现样例
    • 总结

      fenwick tree芬威克树算法介绍

      Fenwick Tree,也被称为Binary Indexed Tree(二叉索引树)或树状数组,是由Peter M. Fenwick在1994年以“A New Data Structure for Cumulative Frequency Tables”为题首次介绍的一种数据结构。

      Fenwick Tree主要用于高效地计算数字序列(数组)的前缀和,同时支持对数时间eqskYWly复杂度的元素更新操作。

      基本概念

      • F编程客栈enwick Tree通过维护一个数组来记录原数组在不同区间的和,以便在O(log n)的时间复杂度内回答前缀和查询和单点更新的问题。
      • 与传统的前缀和数组相比,Fenwick Tree在处理频繁的元素更新时更加高效,因为它不需要重新构建整个前缀和数组。

      原理

      • Fenwick Tree利用整数的二进制表示特性,将每个元素与多个区间相关联,并将这些区间的和存储在Fenwick Tree的数组中。
      • 每个索引i在Fenwick Tree中对应的节点存储的是从i - lowbit(i) + 1到i(包含)的区间内所有元素的和,其中lowbit(i)是i在二进制表示下最低位的1所对应的值。

      主要操作

      • 单点更新:当需要更新原数组中的某个元素时,Fenwick Tree通过修改该元素在Fenwick Tree中对应节点及其所有祖先节点的值来反映这一变化,这一过程的时间复杂度为O(log n)。
      • 前缀和查询:对于给定的索引x,Fenwick Tree通过累加从x到根节点路径上所有节点的值来计算从数组开头到索引x(包含)的元素和,这一过程的时间复杂度同样为O(log n)。

      实现

      Fenwick Tree的实现通常包括以下几个部分:

      • 初始化:创建一个与原始数组等长的Fenwicandroidk Tree数组,并将所有元素初始化为0。
      • 单点更新:通过不断累加index + lowbit(index)的方式,更新Fenwick Tree中对应节点的值。
      • 前缀和查询:通过不断减去index - lowbit(index)的方式,累加Fenwick Tree中对应节点的值,直到index为0。

      示例

      • 假设有一个数组a = [1, 2, 3, 4, 5],我们可以构建一个Fenwick Tree来高效地计算前缀和。
      • 例如,要计算前缀和a[0] + a[1] + a[2],我们只需要在Fenwick Tree中进行几次简单的查找和累加操作即可。

      注意事项

      • Fenwick Tree只能高效地处理前缀和查询和单点更新操作,对于其他类型的区间查询和更新操作可能不适用。
      • 在实现Fenwick Tree时,需要注意数组索引的偏移(通常从1开始而不是从0开始),以简化操作并避免越界问题。

      fenwick tree芬威克树算法python实现样例

      Fenwick Tree(也称为Binary Indexed Tree)是一种用于高效计算前缀和(Prefix Sum)的数据结构,可以在O(log n)时间内进行插入、查询和更新操作。

      下面是一个实现Fenwick Tree算法的Python代码示例:

      class FenwickTree:
          def __init__(self, n):
              self.size = n
              self.tree = [0] * (n + 1)
      
          # 更新操作:将索引i位置的元素增加delta
          def update(self, i, delta):
              while i <= self.size:
                  self.tree[i] += delta
                  i += i & -i
      
          # 查询操作:计算前i个元素的和
          def query(self, i):
              res = 0
              while i > 0:
                  res += self.tree[i]
                  i -= i & -i
              return res
      
          # 计算区间[i, j]的和
          def range_query(self, i, j):
              return编程 self.query(j) - self.query(i-1)

      使用示例:

      fenwick_tree = FenwickTree(10)
      fenwick_tree.update(1, 2)
      fenwick_tree.update(3, -1)
      fenwick_tree.update(5, 5)
      
      print(fenwick_tree.range_query(1, 5))  # 输出:6
      print(fenwick_tree.range_query(3, 7))  # 输出:http://www.devze.com4

      在上面的代码中,FenwickTree类的构造函数接受一个整数参数n,表示Fenwick Tree的大小。

      • update方法用于更新Fenwick Tree中的某个元素
      • query方法用于计算前i个元素的和
      • range_query方法用于计算区间[i, j]的和

      在使用Fenwick Tree的时候,可以根据实际需求进行适当的修改。

      例如:

      • 可以将update方法修改为将索引i位置的元素设置为delta,而不是增加delta。
      • 高级应用还包括计算逆序对个数、计算逆序对的和等等。

      总结

      以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持编程客栈(www.devze.com)。

      0

      上一篇:

      下一篇:

      精彩评论

      暂无评论...
      验证码 换一张
      取 消

      最新开发

      开发排行榜