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https://blog.csdn.net/xiji333/article/details/88538920 https://blog.csdn.net/xiji333/article/details/88537527
一、权值数组
for i =1 to n do A[a[i]]++
权值数组的$A[i]$存储的是给定序列$a[1]-a[n]$中等于$i$的元素个数。
二、权值数组前缀和
for i = minval+1 to maxval do A[i]+=A[i-1]
minval=min{a[i]}
maxval=max{a[i]}
此时$A[i]$的含义已经从权值数组 转化成 权值数组前缀和。注意下标从1开始。 也就是说,权值数组的前缀和$A[i]$就表示原序列$a[1]-a[n]$中小于等于$i$的元素个数。
三、权值树状数组
inline int lowbit(int x){
return x&(-x);
}
//小于等于v的元素的数目
int getsum(int v){
int s=0;
for(;v;v-=lowbit(v)) s+=cnt[v];
return s;
}
//将值为v的元素增加num个
void update(int v,int num){
for(;v<=maxn;v+=lowbit(v)) cnt[v]+=num;
}
根据前面的了解,我们知道$getsum(v)$得到的是原序列中小于等于$v$的元素的个数,$update(int v,int num)$是在原序列中插入$num$个值为$v$的元素。
四、有什么用呢?
权值数组前缀和是单调递增的,那么权值树状数组自然也是单调递增的,利用这一点我们可以二分查询原序列中第$k$大的值。拿$getsum(mid)$的值跟$k$值相比来缩小上下界就可以做到这一点。时间复杂度$O((logn)^2)$。
while(l<=r){
int mid=(l+r)>>1;
int t=getsum(mid);
if(t<k)
l=mid+1;
else
r=mid-1;
}
printf("%d\n",l);
还有一种时间复杂度为O(lgn)的方法,比较玄学,我大概解释一下吧。首先我们假设第$k$大的数为$temp$,那么$getsum(temp)=k$,那么如果我们能找到满足$getsum(i)<k$的最大的$i$,那么$i$必定为$temp-1$,即第$k$大的数等于$i+1$。这就是这个函数的核心思想。
再深入一点,$i$又可以写成二进制的形式,假设$i=2^n+2^(n-1)+……+2^t+……+2^0$,那么求$getsum(i)$的过程就是求$tree[i]+tree[i-2^0]+tree[i-2^0-……-2^t]+tree[i-2^0-……-2^t-……-2^(n-1)]$,也即求$tree[2^n]+tree[2^n+2^(n-1)]+……+tree[i]$,我们发现,只要从二进制的高位向低位扩展,求$i$的过程就可以顺便求出$getsum(i)$,从而降低时间复杂度。
int find_kth(int k){
int ans=0,sum=0,i;
for(int i=20;i>=0;i--){
ans+=(1<<i);
if(ans>=maxn||sum+cnt[ans]>=k)
ans-=(1<<i);
else
sum+=cnt[ans];
}
return ans+1;
}