• HDU1166:敌兵布阵(树状数组)


    Problem Description
    C国的死对头A国这段时间正在进行军事演习,所以C国间谍头子Derek和他手下Tidy又开始忙乎了。A国在海岸线沿直线布置了N个工兵营地,Derek和Tidy的任务就是要监视这些工兵营地的活动情况。由于采取了某种先进的监测手段,所以每个工兵营地的人数C国都掌握的一清二楚,每个工兵营地的人数都有可能发生变动,可能增加或减少若干人手,但这些都逃不过C国的监视。
    中央情报局要研究敌人究竟演习什么战术,所以Tidy要随时向Derek汇报某一段连续的工兵营地一共有多少人,例如Derek问:“Tidy,马上汇报第3个营地到第10个营地共有多少人!”Tidy就要马上开始计算这一段的总人数并汇报。但敌兵营地的人数经常变动,而Derek每次询问的段都不一样,所以Tidy不得不每次都一个一个营地的去数,很快就精疲力尽了,Derek对Tidy的计算速度越来越不满:"你个死肥仔,算得这么慢,我炒你鱿鱼!”Tidy想:“你自己来算算看,这可真是一项累人的工作!我恨不得你炒我鱿鱼呢!”无奈之下,Tidy只好打电话向计算机专家Windbreaker求救,Windbreaker说:“死肥仔,叫你平时做多点acm题和看多点算法书,现在尝到苦果了吧!”Tidy说:"我知错了。。。"但Windbreaker已经挂掉电话了。Tidy很苦恼,这么算他真的会崩溃的,聪明的读者,你能写个程序帮他完成这项工作吗?不过如果你的程序效率不够高的话,Tidy还是会受到Derek的责骂的.
     

    Input
    第一行一个整数T,表示有T组数据。
    每组数据第一行一个正整数N(N<=50000),表示敌人有N个工兵营地,接下来有N个正整数,第i个正整数ai代表第i个工兵营地里开始时有ai个人(1<=ai<=50)。
    接下来每行有一条命令,命令有4种形式:
    (1) Add i j,i和j为正整数,表示第i个营地增加j个人(j不超过30)
    (2)Sub i j ,i和j为正整数,表示第i个营地减少j个人(j不超过30);
    (3)Query i j ,i和j为正整数,i<=j,表示询问第i到第j个营地的总人数;
    (4)End 表示结束,这条命令在每组数据最后出现;
    每组数据最多有40000条命令
     

    Output
    对第i组数据,首先输出“Case i:”和回车,
    对于每个Query询问,输出一个整数并回车,表示询问的段中的总人数,这个数保持在int以内。
     

    Sample Input
    1 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Query 1 3 Add 3 6 Query 2 7 Sub 10 2 Add 6 3 Query 3 10 End
     

    Sample Output
    Case 1: 6 33 59
    树状数组入门:
    树状数组是干什么的?        平常我们会遇到一些对数组进行维护查询的操作,比较常见的如,修改某点的值、求某个区间的和,而这两种恰恰是树状数组的强项!当然,数据规模不大的时候,对于修改某点的值是非常容易的,复杂度是O(1),但是对于求一个区间的和就要扫一遍了,复杂度是O(N),如果实时的对数组进行M次修改或求和,最坏的情况下复杂度是O(M*N),当规模增大后这是划不来的!而树状数组干同样的事复杂度却是O(M*lgN),别小看这个lg,很大的数一lg就很小了。用树状数组就是为了减小复杂度 比如这道题 题目给的最大数据是50000 普通方法做肯定会超时(不信的可以去试试 我是试过了 -.-)
    不多说 直接看图解释 有点二分的感觉
    介绍一下lowbit()
    lowbit(k)就是把k的二进制的高位1全部清空,只留下最低位的1,比如10的二进制是1010,则lowbit(10)=lowbit(1010)=0010(2进制),介于这个lowbit在下面会经常用到,这里给一个非常方便的实现方式,比较普遍的方法lowbit(k)=k&-k,这是位运算,我们知道一个数加一个负号是把这个数的二进制取反+1,如-10的二进制就是-1010=0101+1=0110,然后用1010&0110,答案就是0010了!明白了求解lowbit的方法就可以了
    a[100001]存数列元素 我们假设一个数组dp[n]来存前n项和 map[i][j]表示第i个数到第j个数的和
    从图中可以看出 
    dp[16]=dp[8]+map[9][12]+map[13][14]+a[15]+a[16];
    dp[8] =dp[4]+map[5][6]+a[7]+a[8];
    dp[4] =dp[2]+a[3]+a[4];
    dp[2] =a[1]+a[2];
    从中能够看出求出的前n项中的n全是2^m 这就是为什么要用二进制
    当某个点的值增加时 包括他的节点的dp都要增加 (1的节点为2 4 8 16…… ;5的节点为6 8 16... .;9的节点为10 12 16……)
    因为求和的时候是通过节点来求和 其他的点并没有参与可以不用都变化 这就节省了时间
    可以用以下代码实现
    void  add(int x,int d,int n) { while(x<=n) { dp[x]+=d;     x+=lowbit(x); } }
    求前n项和
    int sum(int q) { int ans=0; while(q>0) { ans+=dp[q]; q-=lowbit(q); } return ans;  } 
    #include<cstdio>
    #include<cstring>
    #include<algorithm>
    using namespace std;
    int n;
    int dp[100001];
    int lowbit(int x)
    {
        return  x&(-x);//取二进制中最低位的1   比如5—>101 lowbit(5)=1     10—>1010   lowbit(10)=2; 
    }
    void  add(int x,int d,int n)
    {
    	while(x<=n)
    	{
    		dp[x]+=d;    
    		x+=lowbit(x);
    	}
    }
    int sum(int q)
    {
    	int ans=0;
    	while(q>0)
    	{
    		ans+=dp[q];
    		q-=lowbit(q);
    	}
    	return ans;
     } 
    int main()
    {
    	int t,cut=0;;
    	char word[20];
    	scanf("%d",&t);
    	while(t--)
    	{
    		memset(dp,0,sizeof(dp));
    		cut++;
    		scanf("%d",&n);
    		int m;
    		for(int i=1;i<=n;i++)
    		{
    			scanf("%d",&m);
    			add(i,m,n);
    		}
    		printf("Case %d:
    ",cut);
    		while(scanf("%s",word)!=EOF)
         {
    			if(word[0]=='E')
    		{
    			break;
    		}
    		int a,b;
    		scanf("%d%d",&a,&b);
    		if(word[0]=='A')
    		{
    			add(a,b,n);
    		}
    		else
    		{
    			if(word[0]=='S')
    			{
    				add(a,-b,n);
    			}
    			else
    			{
    				printf("%d
    ",sum(b)-sum(a-1));
    			}
    		}
    	 }
    		
    	}
    	return 0;
    }


    编程五分钟,调试两小时...
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    Bitmap Byte[] 互转
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