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一、一維樹狀陣列
1、單點修改+區間查詢（應用：求逆序對，求區間最大值）
lowbit()函式：求x的補碼（x&-x）
意義:得到的是x的二進位制表示中，最低位的1表示的數
如 5 二進位制表示為101，所以最低位的1所在的位置是0，所以lowbit(5)=2^0=1;
字尾陣列：
sum[1]=a[1];
sum[2]=a[2]+a[1];
sum[3]=a[3];
sum[4]=a[4]+a[3]+a[2]+a[1];
sum[5]=a[5];
即對於字尾和sum[x]，表示的是從a[x]開始向前共加lowbit(x)項。
當我們修改某一點a[x]的值時，要將修改的資訊向上傳遞，而且通過加上lowbit(x)可以發現對應的sum中恰好含有a[x]這一項，這樣就可以對所有含有a[x]的sum進行修改。
查詢區間1~x的和時，通過lowbit可以把大的區間劃分成各個不重疊的小區間，然後加起來即可。（把字尾陣列寫出來就可以發現規律）
**：單點修改：
void update(int p,int c)
}
int query(int x)
return ans;
}
求最大值：
2、區間修改+單點查詢
利用差分序列的思想，此時樹狀陣列的意義與前面不同。
對於陣列a[i],記此時tree[i]=a[i]-a[i-1];（a[0]=0）tree[1]=a[1];
有 a[i]=tree[1]+……+tree[i];
所以當要修改區間（l~r）,使每個數都加上c時，只需要令tree[l]+=c,令tree[r+1]-=c;（即使得區間
l~r內的數與前面的數的差值增大，與後面的差值減小），即轉化為對單點的修改，對單點修改可以通過樹狀陣列來實現，再通過求樹狀陣列前x項和就可以得到a[x]的值。
單點修改：
void update(int p,int c)
}
void range_update(int l,int r,int c)
int query(int p)
return sum;
}
同樣是基於2中的差分思想。對於2中的差分序列，
當要求前1項和時，用一次tree[1];
求前兩項和時，用二次tree[1],一次tree[2];
以此類推；
當求前p項和時，用p次tree[1],（p-1）次tree[2],……，（p-i+1）次tree[i],所以前p項和為
ans=(p+1) 乘（tree[i]的前p項和）-（i * tree[i]的前p項和）；
因此，我們可以通過維護兩個陣列來解決；
tree1[i]=tree[i];
tree2[i]=i*tree[i];
因此要求前p項和時，只需要進行一次查詢即可，求區間（l~r）時，進行兩次查詢，然後相減即可。
進行修改時，對於tree1[i],與 2 中一樣修改。對於tree2[i],在前面的基礎上乘個i即可。同樣轉化為單點修改問題。
單點修改：
void update(int p,int c)
}
void range_update(int l,int r,int c)//區間修改
int query(int p)//求前p項和
return sum;
}
int query(int l,int r)//區間查詢
1、單點修改+區間查詢
2、區間修改+單點查詢
3、區間修改+區間查詢
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